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pyg-lib

图形神经网络高性能计算库

pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包,兼容多个PyTorch版本和CUDA组合,支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率,为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境,使用pip命令快速安装所需版本,轻松增强图形神经网络的性能。

pyqtgraph - 基于PyQt的科学计算可视化库 支持2D/3D绘图与数据分析
GithubPyQtGraphPython图形库Qt框架开源项目数据可视化科学计算
PyQtGraph是一个纯Python开发的图形库,为科学和工程应用提供高性能数据可视化。基于PyQt/PySide和NumPy,它支持快速2D/3D绘图、图像处理等功能。兼容Python 3.10+和Qt5/6,可通过多个第三方库扩展功能。PyQtGraph以其简单易用和高效性能,适用于各类科学计算和数据分析项目。
ggml - C语言开发的机器学习张量库 支持多种AI模型推理
GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化
ggml是一个C语言编写的机器学习张量库,支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化,无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效,同时支持GPU加速,适用于多种设备和平台。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库,连接NetworkX和PyTorch Geometric,提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理,并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用,适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
instant-ngp - 高效训练和渲染神经图形基元的开源框架
3D重建GithubNeRF实时渲染开源项目机器学习神经图形基元
instant-ngp是一个基于CUDA的开源框架,用于高效训练和渲染神经图形基元。该项目支持NeRF、SDF、神经图像和神经体积等多种基元,通过多分辨率哈希编码和tiny-cuda-nn实现快速训练。instant-ngp提供交互式GUI、VR模式和相机路径编辑等功能,便于探索和创建各类神经图形。此外,其Python接口支持自动化实验和功能扩展。
gnn - 用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图
GithubKeras层TensorFlow GNN分布式图采样工具图神经网络开源项目数据准备工具
TensorFlow GNN是一个用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图。它提供了GraphTensor类型来表示多类型节点和边,数据准备工具以及高效的图采样器。库中包含可直接使用的模型和Keras层,提供高层次的训练API。TF-GNN广泛应用于各种图挖掘任务,用户可在Google Colab上无需安装直接运行示例。它兼容TensorFlow 2.12及以上版本和相关GPU驱动,主要在Linux环境测试。
DearPyGui - 现代高性能Python图形界面开发框架
Dear PyGuiGUI框架GithubPython开源项目性能跨平台
DearPyGui是一款基于Dear ImGui的现代Python图形界面开发框架。它利用GPU渲染和C/C++代码提供卓越性能,支持跨平台运行和异步功能。该框架具备快速图形绘制、节点编辑器等特性,并提供内置演示和开发工具。DearPyGui采用MIT许可证,为Python开发者提供了创建高效GUI应用的简便方法。
kglab - 简化Python知识图谱构建的开源库
GithubPython库RDF图数据科学开源项目知识图谱
kglab是一个构建知识图谱的Python开源库,支持Python 3.7+。它集成了Pandas、NetworkX、RAPIDS等多个工具库,提供简单抽象层简化知识图谱的创建、加载、测量和序列化。适用于数据科学和图分析领域,项目持续更新并欢迎社区贡献。
gorgonia - Go语言机器学习库,具备自动微分和符号微分功能
GithubGorgoniaGo语言开源项目机器学习神经网络自动微分
Gorgonia是专为Go语言开发的机器学习库,提供自动微分、符号微分、梯度下降优化和数值稳定功能。用户可以轻松编写和评估多维数组的数学方程,并利用CUDA进行快速计算。其目标是成为高性能、可扩展的机器学习和图计算库,适合多机部署,同时支持非标准深度学习和神经网络研究。
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译
CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络
该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现,支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型,提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤,以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统,兼容最新的PyTorch版本,并提供Docker和Colab支持,便于快速上手。
PufferLib - 复杂游戏环境强化学习的简化工具
GithubPufferLibPyTorch开源项目强化学习环境包装
PufferLib是一个包装层工具,旨在简化复杂游戏环境中的强化学习开发。它支持原生PyTorch网络和简短的环境绑定,自动处理大部分复杂操作。该工具提供优化的LSTM支持、性能指标、本地仪表板、异步环境采样和检查点等功能,为强化学习研究提供全面解决方案。
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