lightly

简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练

Lightly 自监督学习计算机视觉多模型支持 PyTorch Github 开源项目

这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计，用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本，包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外，平台集成了主动学习和数据策划功能，适用于大规模数据处理和强大算法的应用。

文档

tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库，适用于嵌入式系统和物联网设备

C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备

tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。

pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案

GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习

PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。

fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件，并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库

GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉

fastai是一个深度学习库，提供高层组件以快速实现高性能结果，同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性，fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下，实现了高效的深度学习。支持多种安装方式，包括Google Colab和conda，适用于Windows和Linux。学习资源丰富，包括书籍、免费课程和详细文档。

sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型

GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化

SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。

Transfer-Learning-Library - 高效且易用的迁移学习库，支持多种算法和任务

APIGithubPyTorchTLlibTransfer Learning开源项目机器学习

Transfer Learning Library (TLlib) 是一个开源的迁移学习库，基于PyTorch设计，具备高性能和易用性。该库支持多种方法，如域对齐、域转换和半监督学习，适用于分类、回归、目标检测、分割和关键点检测等任务。提供丰富的示例代码和详细文档，并支持pip安装。这是研发新算法或应用现有算法的理想工具，适用于研究和工程实践。

autodistill - 使用大型、较慢的基础模型来训练小型、较快的监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务

AutodistillGithubRoboflowinstance segmentationmachine learningobject detection开源项目

Autodistill利用大型基础模型训练小型快速监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务，并计划扩展至语言模型。可在本地硬件或云端运行，通过插件接口连接基础和目标模型插件，减少依赖和许可证冲突，确保高效便捷的模型训练与部署。

ignite - PyTorch工具库，专为简化神经网络训练与评估设计

GithubPyTorch-Ignite事件和处理器开源项目神经网络训练评估

Ignite是一个为PyTorch设计的库，帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码，提供了控制简单且强大的API，支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统，以及开箱即用的度量工具，使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外，Ignite还支持自定义事件，满足高级用户需求。

avalanche - 基于 PyTorch 的持续学习开源库

AvalancheContinual LearningGithubPytorch开源开源项目机器学习

Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库，提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录，帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手，社区支持持续改进库功能。

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具

AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调

LazyLLM，一个创新的低代码平台，旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程，支持一键式部署和跨平台操作，有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。

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