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theseus

构建适用于机器人和视觉应用的定制非线性优化层

Theseus非线性优化神经网络PyTorch机器人Github开源项目

Theseus 是一个高效的通用库，专门用于在 PyTorch 中构建定制的非线性优化层，支持机器人和视觉问题中的端到端可微分架构。其特性包括二阶非线性优化器、线性求解器、向量化和 GPU 加速，有助于提高计算速度和内存使用效率。该库通过结合领域专用模型和神经网络模型，在保持计算梯度的同时优化 AI 模型，非常适合研究人员和开发者使用。

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介绍相关项目
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Theee AI作为一个大型AI工具聚合平台，集合了超过5万款免费在线AI工具。涵盖视频创作、学术研究、数学计算、图表制作等多个领域，用户可在单一平台上轻松找到并使用所需工具，无需在多个网站间反复尝试。该平台致力于简化AI技术的获取和使用过程，为AI工具使用者提供便捷高效的体验。
TorchSSL - 优化半监督学习效率与效果的工具箱
FlexMatchGithubPyTorchSemi-supervised learningTorchSSLUSB开源项目
TorchSSL项目已停止维护，建议参考其升级版USB，USB在训练时间上比TorchSSL提高87.5%，并且效果更出色。TorchSSL是一个基于PyTorch的半监督学习工具箱，支持9种流行算法和5个数据集，致力于实现公平的算法比较和研发。该工具箱新增了FreeMatch和SoftMatch算法，适合半监督学习研究人员使用，提供详细的实验日志和模型权重下载。
jaxopt - JAX驱动的高性能优化器库
GithubJAXopt优化器可微分开源项目批处理硬件加速
JAXopt是基于JAX的优化器库，提供硬件加速、批处理和可微分的优化算法。支持GPU和TPU，可自动向量化多个优化问题实例，并支持优化解的微分。目前正与Optax合并，处于维护模式。适用于机器学习和科学计算领域的优化任务。
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AI ToolkitFLUX.1GithubLoRA图像生成开源项目模型训练
AI-toolkit是一款功能丰富的AI模型工具集，包含FLUX.1训练、LoRA提取和模型合并等功能。它还支持批量图像生成、LoRA权重调整和滑块训练等高级特性，并提供扩展系统供用户自定义功能。这个工具集主要适用于24GB及以上显存的GPU，为AI模型开发者和研究人员提供灵活高效的解决方案。
neurodiffeq - 神经网络求解微分方程的开源Python库
GithubPyTorchneurodiffeq开源项目微分方程深度学习神经网络
neurodiffeq是一个开源Python库,专门用于利用神经网络求解微分方程。它支持求解常微分方程和偏微分方程,可处理初值和边界值问题。该库提供灵活API,允许自定义神经网络结构、采样策略和监视器。neurodiffeq还支持方程束和反问题求解,能同时处理一系列参数化方程。这使其成为科学和工程领域中解决各类微分方程问题的实用工具。
rotary-embedding-torch - 为Transformer模型提供旋转位置编码的PyTorch库
GithubPytorchRotary Embeddings位置编码开源项目深度学习神经网络
rotary-embedding-torch库为PyTorch中的Transformer模型提供旋转位置编码。它能高效地将旋转信息融入张量的任意轴，适用于固定和学习的位置编码。该库支持轴向相对位置编码、长度外推和序列位置插值等功能，可应用于多种Transformer模型。rotary-embedding-torch以简单的方式实现了先进的位置编码效果，同时保持较低的计算开销。
GeoTorchAI - 基于PyTorch的空间时序深度学习框架
GeoTorchAIGithubPyTorch卫星图像分类开源项目深度学习框架空间时序数据
GeoTorchAI是基于PyTorch和Apache Sedona的空间时序深度学习框架，专为遥感影像和时空数据分析设计。该框架提供数据集、模型、转换和预处理模块，支持栅格和网格数据处理。它可应用于遥感影像分类、分割，以及交通流量、天气预报等时空数据预测任务。GeoTorchAI通过pip安装，并提供示例代码，方便研究人员和开发者快速上手使用。
Trace - 创新AutoDiff工具助力AI系统端到端训练
AI系统GithubPyTorchTrace优化开源项目自动微分
Trace是微软开发的创新AutoDiff工具，旨在实现AI系统的端到端训练。该工具通过捕获和传播执行轨迹，扩展了反向传播算法的应用范围。Trace作为Python库，支持直接编写代码并优化特定部分，类似于PyTorch的使用方式。它可处理多种反馈类型，如数值奖励、损失函数、自然语言文本和编译器错误。Trace为AI系统优化提供了灵活且强大的解决方案，适用于各种复杂的AI训练场景。
pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库
DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强
这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。
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