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LibMTL

基于PyTorch的多任务学习开源库，支持多种架构和优化策略

LibMTL多任务学习PyTorch开源库算法Github开源项目

LibMTL是一个基于PyTorch的开源库，专为多任务学习（MTL）设计。它提供了一致的代码库和评估流程，支持多种架构和优化策略，涵盖多个领域的基准数据集。LibMTL采用模块化设计，允许用户灵活添加自定义组件或调整现有算法，方便开发新策略或应用于新场景。详尽的文档确保不同经验水平的开发者都能轻松使用。

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介绍相关项目
awesome-multi-task-learning - 精选多任务学习资源集合 涵盖数据集代码库和研究论文
Github多任务学习开源项目机器学习神经网络自然语言处理计算机视觉
此项目汇集了多任务学习(MTL)领域的精选资源,包含数据集、代码库和研究论文。涉及计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域的MTL基准测试和数据集。另外还收录了MTL架构、优化方法和任务关系学习等相关研究。对于研究人员和工程师深入学习和应用MTL技术而言,这是一个极具参考价值的资源库。
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。
mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用
GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型
该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络（MT-DNN），主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动，项目提供详细的训练和微调步骤，支持序列标注和问答任务。此外，项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化，公共存储解决方案暂不提供。
multimodal - PyTorch多模态模型开发框架
GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习
TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架，提供模块化构建块和预训练模型，支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例，可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统，便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。
open-metric-learning - 开源的PyTorch度量学习框架 支持多模态嵌入训练
GithubPyTorchopen-metric-learning嵌入向量度量学习开源项目检索系统
open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架，用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库，支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法，适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用，是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。
pytorch-metric-learning - 高级度量学习工具库，适用于深度学习
GithubPyTorch Metric LearningTripletMarginLossloss函数嵌入开源项目模型训练
PyTorch Metric Learning提供多种损失函数、挖掘器和评估工具，支持自定义和无监督学习。该库适用于各种训练和测试需求，配有详细文档和示例，适合高效嵌入空间计算的应用场景。
openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练
GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。
mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略
GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎
MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库，作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架，支持混合精度训练等多种策略，提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目，还可广泛应用于其他深度学习项目。
morl-baselines - 多目标强化学习算法库 支持单策略和多策略实现
GithubMO-GymnasiumMORL-BaselinesPyTorch多目标强化学习开源项目算法库
MORL-Baselines是一个多目标强化学习算法库，提供多种PyTorch实现。该项目遵循MO-Gymnasium API，支持单策略和多策略算法，适用于SER和ESR标准。特点包括自动性能报告、代码规范和自动测试。实现了GPI-LS、MORL/D等多种算法，支持连续和离散观察/动作空间，为MORL研究和基准测试提供有力支持。
rl - 开源强化学习库TorchRL
TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库，提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性，配备详尽文档和测试，确保用户快速上手且使用可靠。此外，TorchRL包括多种可复用功能，适用于成本、回报处理和数据管理，是开展强化学习研究与应用的理想工具。
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