dlpack

促进深度学习框架间张量共享与协作

DLPack是一种开放的内存张量结构，用于深度学习框架间的张量共享。它简化了框架间的运算符共享，便于封装供应商级运算符实现，支持快速切换后端实现。作为跨框架复用的桥梁，DLPack不直接实现张量和操作，而是促进深度学习生态系统的协作，为用户提供更多运算符选择和框架混合使用的可能性。

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PARL - 灵活高效的强化学习开源框架

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PARL是一个开源的强化学习框架，专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象，并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现，在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练，为强化学习研究和应用提供了有力工具。

DPP - 高性能现代C++ Discord库

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DPP是一款基于现代C++的Discord库，专注于轻量化和高效性。支持Discord API v10，特点包括极低内存占用、高效缓存系统、分片与集群功能、ETF支持、斜杠命令和语音功能。跨平台兼容性强，适用于Windows、Linux和Mac。DPP为大规模Discord机器人开发提供了理想解决方案，已在多个知名项目中得到应用。

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GithubRTDL开源项目模型研究深度学习神经网络表格数据

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InterpretDL - 深度学习模型解释工具包，助力AI可解释性研究

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awesome-tensor-compilers - 编译深度学习与张量计算的开源项目与研究综述

GPU优化GithubTensor Computation开源项目机器学习编译器深度学习编译器自动调优

本页面汇集了关于张量计算与深度学习的优质开源编译器项目和研究论文，包括编译器与中间表示(IR)设计、自动调优与自动调度、CPU和GPU优化、NPU优化、图级优化、动态模型、图神经网络、分布式计算、量化方法、稀疏计算、程序改写以及验证与测试等领域的内容。页面还提供相关教程资源，帮助开发者和研究人员优化机器学习和深度学习的编译性能。

DRLib - 简洁高效的深度强化学习算法集成库

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DRLib是一个集成主流off-policy强化学习算法的开源库,支持HER和PER技术。基于OpenAI Spinning Up开发,提供TensorFlow和PyTorch两个版本。相比原版更易用和调试,适合机器人相关任务研究。提供详细环境配置教程。

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