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PyTorch张量集合操作的高效字典类工具

TensorDict是一个继承张量属性的字典类,为PyTorch提供简洁的张量集合操作方法。它支持异步设备传输、节点间快速通信、张量形状操作和分布式计算,提高了代码的可读性、紧凑性和模块化。这个工具适用于模型训练、优化器实现等机器学习任务,能有效简化代码结构,提升开发效率。

lightning-bolts - PyTorch Lightning的深度学习组件扩展
BoltsDeepSparseGithubPyTorch LightningSparseMLTorch ORT开源项目
Lightning Bolts为PyTorch Lightning提供了多种扩展组件,包括回调和数据集,旨在加速训练和推理。它支持通过Torch ORT将模型转换为优化的ONNX图,以实现GPU加速训练;并通过SparseML在微调中引入稀疏性,提高推理性能。项目支持广泛的问题解决,并欢迎用户贡献通用组件。了解更多安装和使用信息,请访问官方文档和社区支持平台。
tutel - Tutel:现代动态训练和推理的优化混合专家实现
CUDAGithubMoEPytorchROCmTutel开源项目
Tutel MoE是一种优化的专家混合实现,支持Pytorch、CUDA、ROCm和CPU等多种框架和硬件。它加速了动态训练和推理,并提供了多项功能更新,例如tensorcore选项、自定义专家扩展和NCCL超时设置。Tutel支持灵活配置和转换工具,适用于多节点和多GPU分布式模式。用户可以轻松集成和测试Tutel,并通过详尽的示例和文档获得技术支持。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例
DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目
本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现,包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护,适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码,文档中还提供了相关论文和代码链接,便于深入学习研究。
embeddings - 高效加载和查询预训练词向量的Python库
FastTextGithubGloVe开源项目机器学习自然语言处理词嵌入
Embeddings是一个面向自然语言处理和机器学习的轻量级Python库,专注于高效处理预训练词向量。该库采用数据库后端技术,实现了快速加载和查询嵌入向量的功能,无需加载大型文件。Embeddings支持GloVe、FastText和字符级嵌入等多种嵌入类型,并提供了组合使用的能力。此外,项目还提供预装常用嵌入向量的Docker镜像,有助于简化部署和使用流程。
Ddict - 跨浏览器实时网页翻译与词典工具
AI工具Ddict多语言支持浏览器扩展网页翻译翻译工具
Ddict是一款集网页翻译、在线词典于一体的浏览器扩展工具,支持Chrome、Firefox等主流浏览器。用户可在任何网页上选中文本,一键获取翻译结果、查词、听发音和使用文本转语音功能。自2011年问世以来,Ddict不断创新,现已支持PDF、docx等文档翻译,致力于消除语言障碍,提升用户的多语言阅读和学习体验。
rotary-embedding-torch - 为Transformer模型提供旋转位置编码的PyTorch库
GithubPytorchRotary Embeddings位置编码开源项目深度学习神经网络
rotary-embedding-torch库为PyTorch中的Transformer模型提供旋转位置编码。它能高效地将旋转信息融入张量的任意轴,适用于固定和学习的位置编码。该库支持轴向相对位置编码、长度外推和序列位置插值等功能,可应用于多种Transformer模型。rotary-embedding-torch以简单的方式实现了先进的位置编码效果,同时保持较低的计算开销。
Awesome-pytorch-list - 覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域的各类PyTorch资源的汇集平台
GithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
Awesome-Pytorch-list是一个包括各类PyTorch资源的汇集平台,覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域。这个开源项目提供了丰富的教程、案例和工具库。其内容持续更新,致力于支持动态神经网络的GPU加速研究。研究人员和开发者可以利用这些最新资源,进行高效的机器学习和科研实验。
intel-extension-for-pytorch - 通过最新优化提升Intel硬件的深度学习性能
AIGPUsGithubIntel® Extension for PyTorchLLMs优化开源项目
Intel® Extension for PyTorch* 提供优化功能,利用Intel® AVX-512 VNNI、AMX以及XMX AI引擎,提升Intel CPU和GPU上的深度学习性能。该扩展优化了大规模语言模型(LLMs),如LLAMA、GPT-J、GPT-NEOX等,支持多种量化方法(如FP32、BF16、INT8、INT4)。此外,自2.3.0版本起,还引入了模块级优化API,为定制模型优化提供了更多选项。
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。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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