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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
gym-mtsim - MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库
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TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
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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。
pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集
GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习
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MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
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LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型（LLMs），具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用，支持新手入门，简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程，使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
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AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目，基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层，适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境，包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本，支持CPU和GPU运行。此外，AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力，包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。
pytorch-doc-zh - PyTorch深度学习库中文文档与教程，支持GPU和CPU优化
GPUGithubPyTorchtensor库中文文档开源项目深度学习
提供最新的PyTorch中文文档与教程，涵盖深度学习和张量优化，支持GPU和CPU。包括2.0版本中文翻译、最新英文教程和文档，以及丰富的学习资源和社区支持，适合希望深入了解和使用PyTorch的中文用户。
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TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能，支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型，能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型，及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型，能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型，提供丰富的开发指导和API参考，有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。
lerobot - 实用机器学习库助力实际机器人开发
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LeRobot是一个基于PyTorch的机器人应用开发库,提供模型、数据集和工具。它侧重模仿学习和强化学习,包含预训练模型、人类示范数据集和仿真环境,降低机器人技术门槛。该库支持ALOHA、PushT和XArm等多种环境和策略,未来将扩展实际机器人支持。LeRobot旨在促进数据集和预训练模型的共享,推动机器人技术发展。
traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架
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TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。
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