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gpytorch

基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具

GPyTorchGaussian processPyTorchGPU加速KISS-GPGithub开源项目

GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库，旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速，并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法，同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。

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介绍相关项目
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建，使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法，能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程，适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型（LLMs），具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用，支持新手入门，简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程，使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
sk2torch - 实现scikit-learn模型到PyTorch模块的转换
GithubPyTorchTorchScriptscikit-learnsk2torch开源项目模型转换
sk2torch是一个开源工具，用于将scikit-learn模型转换为PyTorch模块。它解决了GPU加速推理、模型序列化和梯度计算等问题。sk2torch支持多种scikit-learn模型，使机器学习从业者能够利用PyTorch的GPU加速、TorchScript序列化和反向传播功能。这个项目为scikit-learn用户提供了更多的灵活性和性能优化选择。
Bayesian-Neural-Networks - 在PyTorch中实现的贝叶斯神经网络近似推断方法
Bayesian Neural NetworksGithubMNIST分类实验Pytorch回归实验开源项目近似推断方法
项目在PyTorch框架下实现了多种贝叶斯神经网络的近似推断方法，包括Bayes by Backprop、MC Dropout、SGLD和Kronecker-Factorised Laplace。这些方法适用于同质和异质回归实验及MNIST分类实验。项目提供了模型训练脚本、Colab笔记本和实验结果的可视化工具，方便用户进行模型训练和评估。所有依赖和数据集已在笔记本中预设，并支持免费GPU运行平台，帮助用户轻松上手。
denoising-diffusion-pytorch - 生成模型新方法：Pytorch中的Denoising Diffusion
Denoising Diffusion Probabilistic ModelGithubLangevin采样Pytorch开源项目扩散模型生成建模
Denoising Diffusion Probabilistic Model在Pytorch中的实现，通过去噪得分匹配估计数据分布梯度，并使用Langevin采样生成样本。这种方法可能成为GANs的有力竞争者。项目支持多GPU训练，提供详细的安装和使用指南，是研究人员和开发者的高效工具，支持1D序列数据和图像数据的生成和训练。
torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架
GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算
TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架，支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性，适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比，TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。
poptorch - 将PyTorch模型部署到Graphcore IPU的开源工具
GithubGraphcore IPUPopTorchPyTorchSDK图神经网络开源项目
PopTorch是一个为Graphcore IPU开发的PyTorch扩展工具集，支持在IPU上进行模型训练、评估和使用。项目包含PopTorch和PopTorch Geometric两个主要组件，分别用于常规深度学习和图神经网络模型。项目提供了用户指南、安装说明和构建流程，主要适配Ubuntu 20.04环境。开发者可选择通过pip安装预编译wheel包或从源代码构建。PopTorch旨在让开发者充分利用IPU的计算能力，用于构建高性能AI应用。
pytorch_mgie - 多模态大语言模型驱动的图像编辑指导系统
AI绘图GithubGradioMGIE图像编辑大语言模型开源项目
pytorch_mgie是一个基于多模态大语言模型的图像编辑指导系统，采用Apple开源的ml-mgie技术。该项目通过自然语言指令实现图像编辑，并提供Gradio演示界面展示LLaVA-7B模型在图像编辑任务中的应用。项目包含预训练模型和环境配置指南，为研究和开发提供了实验平台。
gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包，支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包，支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型，以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案
GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习
PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。
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