Project Icon

beauty-net

简洁灵活的PyTorch深度学习模板

BeautyNet是一个为PyTorch设计的简洁、灵活且可扩展的模板。该项目采用面向对象编程,代码质量高,结构清晰。BeautyNet提供简单的安装和运行步骤,便于快速上手和模型训练。这个模板旨在简化深度学习项目的开发流程,为研究人员和开发者提供高效的工作框架。

aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具
AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习
AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术,专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练,显著提升模型运行性能,降低计算和内存要求,并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型,通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时,AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术,并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。
stylegan2-ada-pytorch - 针对小数据集优化的StyleGAN2实现框架
GANGithubPyTorchStyleGAN2-ADA图像生成开源项目生成对抗网络
StyleGAN2-ADA-PyTorch是StyleGAN2的PyTorch实现版本,专为小数据集训练优化。它采用自适应判别器增强技术,提高了训练稳定性。该框架保持了原TensorFlow版本的功能,同时改进了性能和兼容性。预训练模型涵盖人脸、动物等多个领域,为GAN的新应用探索奠定基础。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案,用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略,简化深度学习工作流程,适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择,以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架,即可在生产环境中应用AI模型。
torchexplorer - 交互式PyTorch模型结构和训练过程可视化工具
GithubPyTorchTorchExplorer可视化工具开源项目模型调试神经网络
TorchExplorer是一个用于PyTorch模型可视化的开源工具,支持交互式检查网络中各nn.Module的输入、输出、参数和梯度。它可与Weights & Biases集成或独立运行,提供模型结构可视化、中间张量查看等功能。TorchExplorer有助于深入理解神经网络内部机制,简化复杂模型的调试和优化过程。
Person_reID_baseline_pytorch - 小巧、友好、强大的 pytorch 工具
GPUGithubPytorch ReID对象识别开源项目教程深度学习
Pytorch ReID是一个高效且易用的对象重识别代码库,支持多种先进的模型与损失函数,如ResNet、Swin Transformer和Circle Loss。该项目自2017年起持续更新,拥有详细的教程与训练评估功能,性能在多篇顶级会议论文中得到验证,适合各种经验水平的用户使用。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库,旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理,并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
Awesome-PyTorch-Chinese - PyTorch资源,教程、视频、实战项目和书籍推荐
GithubPyTorch书籍实战开源项目教程视频
详细介绍PyTorch资源,包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍,帮助各层次用户深入掌握PyTorch。
fnet-base - FNet模型采用傅里叶变换实现高效自然语言处理
FNetGLUE benchmarkGithubHuggingface傅里叶变换开源项目模型模型预训练自然语言处理
FNet是一种创新型自然语言处理模型,通过傅里叶变换替代传统注意力机制,提高了计算效率。该模型在C4数据集上预训练,采用掩码语言建模和下一句预测任务。在GLUE基准测试中,FNet达到BERT模型93%的性能,微调速度快32%。这种架构为大规模文本处理应用提供了高效选择。
DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络
CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型
DenseNet通过每层与其他层的直接连接,提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高,支持CIFAR和ImageNet数据集,提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码,适合研究和应用。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号