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。

ao - 优化PyTorch工作流，实现高性能和内存占用减少

GithubPyTorchtorchao开源项目推理模型量化训练

torchao是一个用于PyTorch工作流的高性能库，能够创建并集成自定义数据类型和优化技术，实现推理速度提升至2倍，显存减少65%。无需大幅修改代码，保持准确度。支持量化、稀疏化及浮点数优化，适用于HuggingFace等模型。用户可以轻松优化模型，提高计算效率。支持int8、int4和float8等多种数据类型，兼容torch.compile()和FSDP。

ttt-lm-pytorch - 基于测试时训练的高表达能力RNN模型

GithubRNNTTT序列建模开源项目机器学习隐藏状态

ttt-lm-pytorch项目提出了一种新型序列建模层，结合了RNN的线性复杂度和高表达能力的隐藏状态。该方法将隐藏状态设计为机器学习模型，通过自监督学习在测试阶段持续更新，因此被称为测试时训练（TTT）层。项目实现了TTT-Linear和TTT-MLP两种变体，分别采用线性模型和双层MLP作为隐藏状态，为长序列建模提供了高效替代方案。

flashtorch - 基于PyTorch的神经网络可视化工具

FlashTorchGithubPyTorch可视化开源项目特征可视化神经网络

FlashTorch是基于PyTorch的神经网络可视化工具，通过简单的接口实现特征可视化技术，如显著性图和激活最大化。该工具兼容torchvision预训练模型和自定义PyTorch模型，有助于研究人员和开发者理解、解释及优化神经网络的内部工作机制。FlashTorch仅需几行代码即可应用，为深入分析神经网络提供了便捷途径。

pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集

GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习

pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块（如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等）、GPU友好的测试时增强（TTA）、大图像推理及常用方法，支持多种损失函数，并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。

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。

mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用

GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型

该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络（MT-DNN），主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动，项目提供详细的训练和微调步骤，支持序列标注和问答任务。此外，项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化，公共存储解决方案暂不提供。

torchani - 基于PyTorch的神经网络势能模型库实现高精度分子动力学模拟

GithubPyTorchTorchANI分子动力学开源项目机器学习神经网络

TorchANI是一个开源的PyTorch实现的ANI神经网络势能模型库。该项目提供高精度分子动力学模拟功能,支持ANI2x、ANI1x和ANI1ccx等多种模型参数。TorchANI具备易用API和GPU加速能力,可通过pip或conda安装。作为活跃维护的开源项目,TorchANI欢迎社区贡献。

accelerate - 简化多设备PyTorch训练的框架

AccelerateGithubPyTorch分布式训练开源项目混合精度设备管理

Accelerate是一个轻量级PyTorch训练框架,允许在CPU、GPU、TPU等多种设备上运行原生PyTorch脚本。它自动处理设备分配和混合精度训练,简化了分布式训练流程。研究人员和开发者可专注于模型开发,无需关注底层实现细节,从而加速AI模型的训练和部署。

EchoTorch - 高效回声状态网络研究工具库

EchoTorchGithubPyTorch回声状态网络开源项目研究工具神经网络

EchoTorch是基于PyTorch的回声状态网络研究工具库,专注于实现和测试多种ESN模型。该库提供丰富的ESN组件、数据集和评估工具,支持概念器和内存管理等高级功能。EchoTorch的模块化设计便于集成到深度学习架构中,为ESN研究提供灵活性。它还包含数据转换、优化算法和可视化工具,是进行ESN相关实验和研究的理想选择。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API

GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

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