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opacus

简化PyTorch差分隐私训练流程

Opacus库简化了在PyTorch模型中实现差分隐私训练的流程,只需最少量的代码修改,且对训练性能影响小。用户可以实时在线监控隐私预算的使用情况。Opacus适用于机器学习从业者和差分隐私研究人员,提供简便的安装方式和详细的教程,帮助用户快速上手。丰富的使用案例和迁移指南使其成为探索差分隐私领域的重要工具。

torchdiffeq - 可微分常微分方程求解器库 PyTorch实现
GithubODE求解器PyTorch反向传播开源项目微分方程深度学习
torchdiffeq是基于PyTorch的常微分方程(ODE)求解器库,支持通过伴随方法进行ODE解的反向传播,保持恒定内存开销。该库兼容GPU加速,提供多种求解算法,包括自适应和固定步长方法。支持可微分事件处理功能,适用于深度学习研究。torchdiffeq为研究人员提供了实现和探索基于ODE的机器学习模型的工具。
Ensemble-Pytorch - PyTorch集成学习框架助力模型优化
Ensemble-PyTorchGithubpytorch开源项目机器学习模型集成深度学习
Ensemble-Pytorch是一个为PyTorch设计的集成学习框架,旨在提高深度学习模型的性能和鲁棒性。该框架支持多种集成策略,如Fusion、Voting、Bagging和Gradient Boosting,适用于分类和回归任务。作为PyTorch生态系统的一部分,Ensemble-Pytorch提供简洁的API和详细文档,便于研究人员和开发者实现和优化集成模型。
neuraloperator - 用于 在 PyTorch 中学习神经算子的综合性库
Fourier Neural OperatorsFunction SpacesGithubNeuralOperatorPyTorchTensorized Neural Operators开源项目
neuraloperator库在PyTorch中实现了神经算子的学习,包括傅里叶神经算子和张量化神经算子。神经算子能实现函数空间间的映射,并支持任何分辨率的数据。该库提供了简单的安装和快速上手指南,并集成了Weights and Biases。欢迎社区贡献和提交问题。
captum - PyTorch模型可解释性和理解的开源库
CaptumGithubPyTorch开源项目模型可解释性特征归因神经网络分析
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。
deepo - 深度学习Docker环境定制的开源解决方案
DeepoDockerGithub依赖关系开源项目框架深度学习
Deepo是一个开源框架,用于轻松组装深度学习研究的Docker镜像。通过提供多种标准组件和定制化Dockerfile生成器,用户可以简单定义环境并自动解决依赖问题。Deepo支持几乎所有常用的深度学习框架,提供预构建的Docker镜像,支持GPU加速和CPU模式,兼容Linux、Windows和OS X。尽管该项目已停止维护,但仍为快速搭建深度学习环境提供了宝贵的工具和资源。
concept-erasure - LEACE算法实现特征精准移除 优化模型公平性与可解释性
GithubLEACE公平性开源项目概念消除线性分类器表征学习
LEACE (LEAst-squares Concept Erasure) 是一种创新的概念擦除算法,通过闭式解方法有效阻止线性分类器检测特定概念,同时最小化对数据表征的影响。该方法可应用于增强模型公平性和可解释性,例如消除性别或种族等敏感特征的影响。项目提供简单易用的Python包,支持批量和流式数据处理,适合处理大规模数据集。LEACE在保证效率的同时,为AI模型的偏见消除和特征解释提供了有力支持。
arx - 功能强大的开源数据匿名化软件
ARXGithub开源软件开源项目数据匿名化数据变换隐私保护
ARX是一款开源的数据匿名化软件,专门用于保护敏感个人信息。它具有高可扩展性和易用性,集成了多种数据匿名化功能。ARX支持基于效用的匿名化、多种隐私模型、数据转换方法,以及数据效用和再识别风险分析。这款软件可在普通硬件上处理大型数据集,并提供跨平台的图形用户界面。ARX适用于需要进行数据隐私保护的各种场景。
hivemind - 去中心化的分布式深度学习PyTorch库
GithubHivemindPyTorch分布式训练开源项目深度学习神经网络
Hivemind是一个基于PyTorch的去中心化深度学习库,旨在通过多台分布在不同地点的计算机共同训练大型模型。主要特点包括去中心化的分布式训练、容错反向传播、参数去中心化平均以及支持任意大小的神经网络训练。Hivemind兼容Linux、macOS和Windows系统,可通过pip或源码进行安装,并提供PyTorch Lightning集成及详尽的使用文档和示例。
Knowledge-Distillation-Toolkit - 开源知识蒸馏工具包助力机器学习模型压缩
GithubPyTorch学生模型开源项目教师模型模型压缩知识蒸馏
Knowledge-Distillation-Toolkit是一个基于PyTorch和PyTorch Lightning的开源工具包,用于简化机器学习模型压缩过程。通过知识蒸馏技术,用户只需提供教师模型、学生模型、数据加载器和推理管道即可实现模型压缩。该工具包支持多种优化方法和学习率调度器,并提供详细的使用说明和示例代码,方便研究人员和开发者进行模型压缩实验。
brevitas - 面向神经网络量化的PyTorch库
BrevitasGithubPyTorch开源项目神经网络量化训练后量化量化感知训练
Brevitas是一个开源的神经网络量化PyTorch库,支持PTQ和QAT。它为常见PyTorch层提供量化版本,如QuantConv和QuantLSTM等,允许精细调整量化参数。兼容Python 3.8+和PyTorch 1.9.1-2.1,跨平台支持,推荐GPU加速。作为研究项目,Brevitas在深度学习模型压缩和效率优化方面具有重要应用价值。
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