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。

pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架

GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习

PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。

torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架

GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能

TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架，提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成，并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构，可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项，支持自定义数据集和多节点训练，并提供预训练模型。

tch-rs - Rust语言的PyTorch C++ API接口

GithubPyTorchRustlibtorchnn::Moduletch-rs开源项目

tch-rs是Rust语言对PyTorch C++ API的绑定，通过简洁的封装实现高效的深度学习模型训练和推理。支持系统全局libtorch安装、手动安装和Python PyTorch安装，兼容CUDA并支持静态链接。提供详细的安装说明和丰富的示例代码，包括基础张量操作、梯度下降训练、神经网络构建和迁移学习等，适合不同水平的开发者。

nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架

GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练

nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。

fast_rnnt - 快速高效的RNN-T损失计算方法

GithubPyTorchRNN-T剪枝开源项目快速实现损失计算

fast_rnnt项目实现了一种快速高效的RNN-T损失计算方法。通过pruned rnnt算法，该方法使用简单joiner网络获取修剪边界，再评估完整非线性joiner网络。项目提供简单、平滑和修剪三种RNN-T损失计算功能，支持pip安装。与其他实现相比，fast_rnnt在计算速度和内存使用方面表现优异。

pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案

GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习

PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。

tt-metal - Python与C++神经网络运算库

GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络

TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能，支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型，能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型，及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型，能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型，提供丰富的开发指导和API参考，有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。

torchgeo - 优化地理空间数据处理的机器学习与遥感工具

GithubPyTorchTorchGeo地理空间数据开源项目机器学习遥感

TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的地理空间数据处理库，提供丰富的数据集、采样器、变换和预训练模型，旨在帮助机器学习和遥感专家更高效地处理和探索地理空间数据。该库支持多光谱传感器的预训练模型，并与 PyTorch 数据加载器完全兼容，易于集成到现有的训练工作流中。其全面的文档包括 API 使用指南、教程和示范，非常适合开发者和研究人员使用。

benchmark - 开源基准测试集评估PyTorch性能

GithubPyTorch基准测试安装开源项目性能评估模型

PyTorch Benchmarks是评估PyTorch性能的开源基准测试集。它提供修改过的流行工作负载、标准化API和多后端支持。项目包含安装指南、多种基准测试方法和低噪声环境配置工具。支持自定义基准测试和库集成。通过夜间CI运行，持续评估PyTorch最新版本性能。

tensordict - PyTorch张量集合操作的高效字典类工具

GithubPyTorchTensorDict开源项目张量操作数据处理机器学习

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。

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