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dinosaur

全球大气建模的新工具 可微分动力学谱系核心

Dinosaur是一个基于JAX的全球大气建模谱系动力核心。它可以求解浅水方程和原始方程,支持自动微分,并针对GPU/TPU等硬件优化。项目提供了标准测试案例,如正压不稳定性和Held-Suarez强迫。Dinosaur为大气科学研究提供了高效的并行计算工具,有助于推进大气动力学研究。

deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题,如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端,包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle,提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块,适用于科研和工业应用。
flax - 灵活强大的JAX神经网络库和生态系统
FlaxGithubJAX开源项目机器学习深度学习神经网络库
Flax是一个基于JAX的高性能神经网络库,以灵活性为核心设计理念。它提供神经网络API、实用工具、教育示例和优化的大规模端到端示例。Flax支持MLP、CNN和自编码器等多种网络结构,并与Hugging Face集成,涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。作为Google Research与开源社区合作开发的项目,Flax致力于促进JAX神经网络研究生态系统的发展。
blackjax - JAX贝叶斯采样库 支持CPU和GPU运算
BlackJAXGPUGithubJAX开源项目概率编程采样器
BlackJAX是一个为JAX开发的贝叶斯采样库,支持CPU和GPU计算。它提供多种采样器,可与概率编程语言集成。适用于需要采样器的研究人员、算法开发者和概率编程语言开发者。其模块化设计便于创建和定制采样算法,促进采样算法研究。BlackJAX通过简洁API和高性能,连接了简单框架与可定制库。
dagster - 全生命周期数据管道编排工具 支持云原生部署
DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理
Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具,覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能,采用声明式编程模型,并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产,包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式,Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程,并与现代数据技术栈广泛集成。
DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法
CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速
DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件,主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播,适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本,提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率,DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。
scenic - 多模态视觉智能研究框架
GithubJAXScenicTransformer开源项目深度学习计算机视觉
Scenic是一个基于JAX的开源视觉智能研究框架,聚焦注意力机制模型。它提供轻量级共享库和完整项目实现,支持分类、分割、检测等任务,可处理图像、视频、音频等多模态数据。Scenic内置多个前沿模型和基线,有助于快速原型设计和大规模实验。
vit_base_patch16_224.dino - 自监督训练的ViT模型实现高效图像特征提取
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_base_patch16_224.dino是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用自监督DINO方法在ImageNet-1k数据集上预训练,可用于图像分类和特征提取。模型包含8580万参数,支持224x224像素的输入图像。通过timm库,研究人员可以便捷地将其应用于多种计算机视觉任务,深入探索自监督学习在视觉领域的潜力。
torchdiffeq - 可微分常微分方程求解器库 PyTorch实现
GithubODE求解器PyTorch反向传播开源项目微分方程深度学习
torchdiffeq是基于PyTorch的常微分方程(ODE)求解器库,支持通过伴随方法进行ODE解的反向传播,保持恒定内存开销。该库兼容GPU加速,提供多种求解算法,包括自适应和固定步长方法。支持可微分事件处理功能,适用于深度学习研究。torchdiffeq为研究人员提供了实现和探索基于ODE的机器学习模型的工具。
EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署
EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目
EasyLM提供了一站式解决方案,用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能,可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets,EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练,兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区,了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。
sbx - Jax加持的Stable-Baselines3强化学习库
GithubStable Baselines Jax开源项目强化学习机器学习算法实现
SBX是Stable-Baselines3的Jax实现版本,集成了SAC、TQC、PPO等多种先进强化学习算法。它与SB3保持相同API,可与RL Zoo无缝对接,并提供详细使用示例。SBX为复杂环境和任务提供高效、可靠的强化学习实现。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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