DI-treetensor

树状张量结构简化深度学习中的复杂计算

DI-treetensor 张量树形结构 PyTorch OpenDILab Github 开源项目

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。

文档

tree-diffusion - 基于扩散模型的语法树生成框架

GithubPython依赖Tree Diffusion开源项目模型权重训练评估

Tree Diffusion 是一个开源的深度学习框架，专注于高效生成语法树。该框架结合了扩散模型和变异策略，能在复杂语法约束下快速生成有效的树结构。项目提供完整代码库、预训练模型和使用指南，支持多种编程语言和自定义语法。Tree Diffusion 在程序合成、代码生成和自然语言处理等领域具有广泛应用前景，为研究人员和开发者提供了强大的工具。

DiffSharp - 开源张量库支持可微分编程和机器学习

DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习

DiffSharp是一个开源张量库，专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发，支持嵌套和混合模式微分，提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯，支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速，适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台，可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。

pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库

DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强

这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。

pytorch_geometric - 图形神经网络开发库

GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习

PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库，旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理，并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。

tensor2tensor - 一个旨在使深度学习更加深入的深度学习模型和数据集的库

GithubTensor2Tensor开源项目数据集模型训练深度学习翻译任务

Google Brain团队和社区合作开发的tensor2tensor库，通过提供多模态的深度学习模型和数据集，简化了机器学习的应用，尤其在文本、图像与语音处理上表现出色。项目不再开发新功能，但持续维护并推荐用户迁移到其后继库Trax，以获得更好的支持和更新。

einops - 灵活高效的张量操作，兼容多个框架

Githubeinopsnumpypytorchtensor操作开源项目深度学习

Einops 提供简洁高效的张量操作，适用于 numpy、pytorch、tensorflow、jax 等多个框架。通过易于理解的 Einstein 风格操作符，提高代码的可读性和可靠性。主要功能包括张量的重新排列、简化、复制、打包与解包。Einops 适用于深度学习和复杂数据处理任务，是开发者优化代码的理想工具。

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。

DIG - 图深度学习的综合平台，支持高级图生成、自监督学习和三维图研究

DGLDIGGithubPyG图深度学习图生成开源项目

DIG提供统一的数据接口、常用算法和评估指标，支持高级图深度学习任务如图生成、自监督学习、解释性、三维图、OOD图的开发和基准测试。DIG帮助研究人员轻松开发新方法并与基线方法进行比较。最新版本基于PyG 2.0.0升级，推荐使用。

tensorcircuit - 新一代量子软件框架支持多种先进功能

GithubTensorCircuit即时编译开源项目硬件加速自动微分量子软件框架

TensorCircuit是新一代量子软件框架,基于现代机器学习框架构建。它支持自动微分、即时编译、硬件加速等多项先进功能,可高效模拟量子-经典混合算法。该框架还能访问实际量子硬件,提供多种计算资源的混合部署方案,为量子计算研究和应用提供强大灵活的工具。

darts - 使用DARTS算法高效设计图像分类和语言建模架构

DARTSGithubPyTorch卷积架构图像分类开源项目语言建模

DARTS算法通过连续松弛和梯度下降，在架构空间中高效设计用于图像分类（CIFAR-10和ImageNet）和语言建模（Penn Treebank和WikiText-2）的高性能卷积和循环架构。只需一块GPU即可运行，提供预训练模型及详细的架构搜索和评估指南，支持自定义架构的可视化。

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