captum

PyTorch模型可解释性和理解的开源库

Captum 模型可解释性 PyTorch 特征归因神经网络分析 Github 开源项目

Captum是为PyTorch设计的模型可解释性库,提供集成梯度等多种算法,帮助理解模型预测依据和学习过程。它支持对抗攻击和输入扰动功能,可生成反事实解释。适用于模型开发者和可解释性研究人员,有助于改进模型性能和进行解释性研究。

文档

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。

ignite - PyTorch工具库，专为简化神经网络训练与评估设计

GithubPyTorch-Ignite事件和处理器开源项目神经网络训练评估

Ignite是一个为PyTorch设计的库，帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码，提供了控制简单且强大的API，支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统，以及开箱即用的度量工具，使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外，Ignite还支持自定义事件，满足高级用户需求。

pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架

GithubPyTorch开源项目深度学习视觉目标跟踪视频目标分割计算机视觉

PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。

pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库

3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习

PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库，提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成，支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目，并提供全面的教程和文档。

pythia-2.8b-v0 - 支持可解释性研究的多尺寸语言模型，适合科学研究应用

EleutherAIGithubHuggingfacePythia可解释性大型语言模型开源项目机器学习模型

Pythia模型套件旨在支持大型语言模型的可解释性研究，提供多种尺寸的模型以及去重和未去重的数据版本。尽管不以提升下游性能为主要目标，但测试显示在某些任务中表现卓越。基于Transformer架构的Pythia-2.8B可进行微调研究，适用于探索语言模型的训练过程和变化情况。项目采用Apache 2.0许可，模型及检查点可通过Hugging Face获取，促进语言模型的训练与科研开发。

pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南

GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理

这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。

CapsFusion - 创新的大规模图像描述生成框架

CapsFusionGithub图像文本数据大型多模态模型大语言模型开源项目数据集

CapsFusion是一个用于生成高质量图像描述的创新框架。该项目结合大型语言模型，融合真实和合成图像-文本对，解决了大规模多模态模型训练中的可扩展性和知识保留问题。CapsFusion提供120M数据集、模型和分布式推理代码，为多模态预训练研究提供重要资源。

executorch - 移动和边缘设备上高效运行PyTorch模型的解决方案

ExecuTorchGithubPyTorch开源项目推理能力模型部署边缘设备

ExecuTorch 提供端到端解决方案，实现移动和边缘设备上的推理能力，涵盖穿戴设备、嵌入式设备和微控制器。作为 PyTorch Edge 生态系统的一部分，ExecuTorch 通过轻量级运行时，利用硬件能力（如 CPU、NPU 和 DSP），高效地将 PyTorch 模型部署到多种平台。其主要优势包括：广泛的兼容性、开发效率和出色的用户体验。欲了解更多技术细节和教程，请访问文档网站获取最新版本。

aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具

AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习

AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术，专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练，显著提升模型运行性能，降低计算和内存要求，并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型，通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时，AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术，并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。

dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南

Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程

《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识，适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解，并深入探讨PyTorch的部分功能，适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献，确保内容实用且前沿。

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