tnt

PyTorch训练库，简化和优化模型训练过程

TNT PyTorch 训练工具安装 torchtnt Github 开源项目

TNT 是一个用于 PyTorch 的训练库，支持 pip 和 conda 安装，并提供 master 版本更新。TNT 简化了 PyTorch 模型训练，提升开发效率。

torch2trt - PyTorch模型转TensorRT加速工具

GPU加速GithubPyTorchTensorRTtorch2trt开源项目模型转换

torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。

torchdyn - PyTorch数值深度学习库，支持微分方程和数值方法

GithubPyTorchTorchdyn开源项目微分方程数值方法深度学习

Torchdyn是一个专注于数值深度学习的PyTorch库，涵盖微分方程、积分变换和数值方法。它提供便捷的工具和层，用于构建神经微分方程和复合模型，并支持GPU加速和多种数值方法。该库与PyTorch和pytorch-lightning高度集成，使得用户能够快速上手，推进研究和应用。

the-incredible-pytorch - PyTorch资源，包括教程、项目及工具库等

GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络

详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。

terratorch - 强大灵活的地理空间基础模型微调框架

GithubPyTorchTerraTorch地理空间数据开源项目机器学习模型微调

TerraTorch是基于PyTorch Lightning和TorchGeo的地理空间数据处理库，为地理空间基础模型提供微调框架。它支持多种预训练模型，包括图像分割、分类和像素回归任务的训练器。用户通过配置文件可启动微调任务，实现地理空间数据的处理和分析。

pytriton - 优化Python环境下NVIDIA Triton推理服务器的应用

GithubNVIDIAPyTritonPython框架开源项目推理服务机器学习模型

PyTriton是一款类似Flask/FastAPI的框架，旨在优化NVIDIA Triton推理服务器在Python环境中的应用。该框架支持直接从Python部署机器学习模型，具有原生Python支持、框架无关性和性能优化等特点。通过简洁的接口，PyTriton简化了模型部署、性能优化和API开发过程。不论使用PyTorch、TensorFlow还是JAX，开发者均可将Python代码轻松转换为HTTP/gRPC API。

Trainer - 基于PyTorch的通用模型训练框架

GithubPyTorchTrainer多GPU训练实验日志开源项目模型训练

Trainer是一个基于PyTorch的开源模型训练框架，具有简洁的代码结构和灵活的优化控制。该框架支持自动优化、高级优化循环、批量大小查找、分布式训练和Accelerate集成。此外，Trainer提供回调功能、性能分析和多种实验日志记录选项，包括Tensorboard和ClearML等。这个框架适用于各类深度学习任务，能够简化训练流程并提升效率。

pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码

GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络

突破传统学习障碍，探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码，快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等，同时详述安装指导与环境配置。

tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架

GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库

Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。

PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程

GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习

PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目，专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧，提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南，展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新，配有环境配置说明，适合深度学习研究者和实践者参考学习。

lightning-thunder - PyTorch模型优化编译器显著提升训练速度

GPU加速GithubPyTorch开源项目性能优化深度学习编译器

Lightning Thunder是一款专为PyTorch设计的源到源编译器。它通过整合nvFuser、torch.compile、cuDNN等多种硬件执行器，大幅提升PyTorch程序的执行效率。支持单GPU和多GPU环境，在Llama 2 7B模型训练中实现40%的吞吐量提升。Thunder具有易用性、可理解性和可扩展性，是PyTorch开发者提升模型性能的有力工具。

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