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safetensors

安全高效的张量存储格式 支持零拷贝和延迟加载

safetensors张量存储文件格式机器学习Hugging FaceGithub开源项目

safetensors是一种新的张量存储格式，旨在安全高效地保存机器学习模型。与pickle相比，它提供了更好的安全性，同时通过零拷贝技术保持高性能。该库支持Python和Rust，提供简单的API用于张量的存储和加载。safetensors支持延迟加载、布局控制和多种数据类型，适用于大规模模型的存储和分发。在加载速度和内存效率方面表现优异，尤其适合分布式环境。

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介绍相关项目
tensor - 实现轻量级1D张量库 模仿PyTorch和NumPy功能
C语言GithubPython模块Tensor内存管理开源项目数据切片
该项目用C语言实现了一个简单的1D浮点张量库，功能类似PyTorch的Tensor和NumPy的ndarray。库支持高效切片操作，并提供Python接口。通过展示张量对象如何管理Storage和View来实现高效内存利用，帮助开发者理解底层张量操作原理。项目还演示了如何将C代码封装为Python模块，并使用pytest进行测试。
rust - Rust语言TensorFlow绑定，支持多平台和GPU加速
GithubRustTensorFlow安装开源项目文档绑定
TensorFlow Rust提供符合Rust语言习惯的TensorFlow绑定，支持便捷下载或编译TensorFlow共享库和GPU加速。该项目仍在活跃开发，API尚未完全稳定。用户可以通过在Cargo.toml中添加依赖项并运行cargo build来构建，详见文档和示例代码。
tensordict - PyTorch张量集合操作的高效字典类工具
GithubPyTorchTensorDict开源项目张量操作数据处理机器学习
TensorDict是一个继承张量属性的字典类，为PyTorch提供简洁的张量集合操作方法。它支持异步设备传输、节点间快速通信、张量形状操作和分布式计算，提高了代码的可读性、紧凑性和模块化。这个工具适用于模型训练、优化器实现等机器学习任务，能有效简化代码结构，提升开发效率。
DI-treetensor - 树状张量结构简化深度学习中的复杂计算
DI-treetensorGithubOpenDILabPyTorch开源项目张量树形结构
DI-treetensor是OpenDILab开发的树状张量结构库，支持树形方式进行张量操作，简化了复杂的树形计算过程。该项目提供创建树状张量、数学运算和反向传播等功能，与PyTorch兼容。DI-treetensor为树形数据处理提供了灵活高效的解决方案，适用于深度学习中的复杂数据结构处理。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库，为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层，简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特，结合了高性能与灵活性，支持多种后端和硬件，并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业，如谷歌、微软、阿里巴巴等。
tch-rs - Rust语言的PyTorch C++ API接口
GithubPyTorchRustlibtorchnn::Moduletch-rs开源项目
tch-rs是Rust语言对PyTorch C++ API的绑定，通过简洁的封装实现高效的深度学习模型训练和推理。支持系统全局libtorch安装、手动安装和Python PyTorch安装，兼容CUDA并支持静态链接。提供详细的安装说明和丰富的示例代码，包括基础张量操作、梯度下降训练、神经网络构建和迁移学习等，适合不同水平的开发者。
tensorpack - 高效的神经网络训练接口，支持多GPU和分布式训练
GithubTensorpack可重复性研究开源项目数据加载性能训练速度高质量实现
Tensorpack是基于TensorFlow的神经网络训练接口，专注于提升训练速度与性能。其高效的数据加载和并行化策略显著提高了训练速度，尤其是在CNN上的表现比Keras代码快1.2到5倍。Tensorpack适合需要可重复和灵活研究的开发者，支持多GPU和分布式训练，并提供多个著名论文的高质量复现案例。Tensorpack并不是一个模型包装器，用户可以灵活使用TensorFlow及其他高层API。
dfdx - Rust中的深度学习库，提供GPU加速和编译时类型检查
GPU加速GithubRustdfdx开源项目深度学习神经网络
dfdx是一个注重人体工学和安全性的Rust深度学习库，支持GPU加速和最多6维的张量形状。它在编译时进行形状和类型检查，提供多种张量操作，例如矩阵乘法和卷积。该库还包含神经网络构建模块和标准的深度学习优化器，如Sgd和Adam。设计目标是性能最大化和最小化不安全代码。用户可以启用CUDA特性进行GPU加速，非常适合在Rust中进行深度学习开发的用户。
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。
tensor-house - 企业AI/ML项目的全面参考工具包
AI/ML应用GithubTensorHouse企业解决方案开源项目强化学习深度学习
为企业提供营销、定价、供应链和智能制造领域的AI/ML应用参考工具包，包括Jupyter笔记本、原型应用、数据集和评估问卷，帮助快速评估项目准备度，进行数据分析和构建模型原型，适用于深度学习、强化学习和因果推断方法。
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