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CrypTen

基于PyTorch的隐私保护机器学习框架

CrypTen是一个基于PyTorch的隐私保护机器学习框架,通过安全多方计算技术实现加密张量操作。它保持了与PyTorch相似的API,支持自动微分和神经网络模块,便于研究人员调试和探索机器学习模型。CrypTen主要用于研究目的,适用于Linux和Mac系统的Python 3.7环境,为机器学习实践者提供了兼顾隐私保护和易用性的解决方案。

DeepRobust - PyTorch图像和图神经网络对抗性攻防开源库
DeepRobustGithubPyTorch图神经网络对抗攻击开源项目机器学习
DeepRobust是一个基于PyTorch的开源库,专注于图像和图神经网络的对抗性攻击与防御。它提供多种攻防算法,支持MNIST、CIFAR10等数据集,可与PyTorch Geometric集成。该库适用于对抗性机器学习研究,也为构建鲁棒深度学习模型提供工具。DeepRobust支持大规模图如OGB-ArXiv的攻击,并包含节点嵌入攻击和受害模型。它还提供图像预处理方法APE-GAN,支持ImageNet数据集,新增UGBA后门攻击和PRBCD可扩展攻击算法。库中包含MedianGCN、AirGNN等鲁棒模型,以及用于转换PyTorch Geometric和DeepRobust数据集的工具,成为全面的对抗性机器学习研究平台。
API Privacy - 智能API数据隐私检测与保护平台
AI工具API数据隐私合规性报告敏感数据检测数据泄露测试隐私数据仪表板
API Privacy是一个专注于API数据隐私保护的智能平台。该平台通过人工智能驱动的交互式测试,检测和解决敏感数据及泄露问题,保障API和应用程序的安全性与合规性。平台功能包括非侵入式隐私数据检测、自动化数据泄露测试和comprehensive隐私数据仪表板。它可以持续监测API中的隐私数据,简化合规流程,为工程、安全和合规团队提供必要的工具和报告。API Privacy致力于帮助企业增强数据安全性,实现数据隐私合规,构建安全的数据环境。
determined - 深度学习平台,支持分布式训练与超参数调优
DeterminedGithubPyTorchTensorFlow分布式训练开源项目深度学习平台
Determined平台兼容PyTorch和TensorFlow,提供分布式训练、超参数调优和资源管理,降低云端GPU成本并支持实验追踪分析和可复现性。通过Python库、命令行界面和Web用户界面,用户能够轻松构建和管理模型,支持本地和云端部署,包括AWS和GCP。丰富的文档和示例帮助快速上手,通过用户指南、社区支持和贡献者指南,确保完整平台功能的利用。
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。
pytorch-blender - 将Blender与PyTorch融合的深度学习框架
BlenderGithubPyTorchblendtorch人工视觉数据开源项目深度学习
blendtorch是一个Python框架,将Blender与PyTorch无缝集成,用于人工视觉数据的深度学习。它使用Eevee实时渲染器生成图像和注释,提高了模型训练效率。该框架支持分布式Blender渲染直接输入PyTorch数据管道,适用于监督学习和域随机化。blendtorch还提供OpenAI Gym支持,可用于强化学习训练。这一工具为人工训练数据生成和深度学习研究提供了灵活高效的解决方案。
TonY - 在 Apache Hadoop 上原生运行深度学习框架的框架
GithubHadoopPyTorchTensorFlowTonY开源项目深度学习
TonY框架支持在Apache Hadoop上运行深度学习任务,兼容TensorFlow、PyTorch、MXNet和Horovod。支持分布式或单节点训练,提供灵活可靠的机器学习任务执行方式,适用于Hadoop 2.6.0及以上版本,并支持GPU隔离。项目通过Gradle构建,可通过虚拟环境或Docker容器启动深度学习作业。详细配置和使用案例请参阅官方文档和示例。
fancy-cryptography - 前沿加密技术在实际应用中的部署案例集锦
Github协议后量子密码密码学开源项目部署隐私保护
本项目收集了实际应用中的高级加密技术案例,涵盖大规模主流部署、概念验证和小众应用。内容包括Android、Apple、Google等科技公司产品中的加密应用,以及区块链和Web3领域的创新。该列表展示了当前加密技术的前沿应用,同时为密码学家提供了需要升级到后量子密码学的方案清单,对密码学研究和实践具有参考价值。
YeeZ-Privacy-Computing - 基于区块链的隐私计算与数据协作中间件解决方案
FideliusGithubYeeZ区块链可信执行环境开源项目隐私计算
Fidelius 是一种基于可信执行环境的隐私计算中间件,通过确保数据不离开提供方,实现数据协作中的隐私保护。它利用区块链作为可信传输通道与计算验证平台,增强系统的去中心化与公开可验证性。
pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架,支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构,实现了先进的深度表格模型,并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口,简化了表格数据的深度学习研究过程,适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型,如Trompt、FTTransformer和TabNet等,并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统,便于与其他PyTorch库协同使用,为端到端的深度学习研究提供了便利。
tensorly - Python张量学习库,兼容多种计算后端
GithubPythonTensorLy开源项目张量代数张量分解机器学习
TensorLy是一个专注于简化张量学习的Python库,支持张量分解、张量学习和张量代数操作。其后端系统兼容NumPy、PyTorch、JAX、TensorFlow和CuPy,可在CPU或GPU上执行大规模计算。安装方便,仅需使用pip或conda命令,且提供详尽的文档和Jupyter Notebooks示例,方便用户快速入门。这个工具不仅适合学术研究,还为开发者提供了丰富的API,欢迎通过GitHub进行贡献。
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