torchquantum

快速可扩展的PyTorch量子计算框架

TorchQuantum 量子计算 PyTorch GPU加速量子电路模拟 Github 开源项目

TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架，支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性，适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比，TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。

文档

gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目

GithubPyTorchgpt-fast开源项目性能优化文本生成模型量化

gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

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。

xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具

GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习

PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。

model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化

GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化

TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API，帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型，包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档，显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护，并遵循其行为准则，开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。

taichi - Python嵌入式高性能并行编程语言

GPU加速GithubPython嵌入Taichi Lang并行编程开源项目高性能计算

Taichi是一款嵌入Python的开源并行编程语言，专注高性能数值计算。它利用LLVM等即时编译器将Python代码转译为GPU或CPU指令，支持CUDA、Vulkan等多种后端。Taichi以其灵活性、高性能和跨平台特性，广泛应用于物理模拟、数值分析、AR和AI等领域。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API

GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架

GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台

TNN，腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架，提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用，并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。

lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案

AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习

Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案，用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略，简化深度学习工作流程，适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择，以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架，即可在生产环境中应用AI模型。

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