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torchdiffeq

可微分常微分方程求解器库 PyTorch实现

PyTorchODE求解器深度学习反向传播微分方程Github开源项目

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。

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介绍相关项目
neurodiffeq - 神经网络求解微分方程的开源Python库
GithubPyTorchneurodiffeq开源项目微分方程深度学习神经网络
neurodiffeq是一个开源Python库,专门用于利用神经网络求解微分方程。它支持求解常微分方程和偏微分方程,可处理初值和边界值问题。该库提供灵活API,允许自定义神经网络结构、采样策略和监视器。neurodiffeq还支持方程束和反问题求解,能同时处理一系列参数化方程。这使其成为科学和工程领域中解决各类微分方程问题的实用工具。
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。
torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器
GANGithubNeural SDEPyTorchSDE solverstochastic differential equation开源项目
这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程（SDE）求解器。其使用Python和PyTorch开发，安装方便，并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门，并通过文档进一步学习。除了基础功能外，还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。
DiffEqFlux.jl - 将微分方程与机器学习结合的Julia科学计算库
DiffEqFlux.jlGithub开源项目微分方程机器学习神经网络科学机器学习
DiffEqFlux.jl是一个Julia库，旨在将微分方程与机器学习相结合。该项目基于DifferentialEquations.jl和Lux.jl，主要用于科学机器学习研究，尤其是神经微分方程领域。DiffEqFlux.jl提供了多种神经网络层，包括神经常微分方程、神经随机微分方程等，并支持高阶、自适应、隐式和GPU加速等计算方法。这个库为研究人员和开发者提供了一个探索连续时间机器学习模型的工具。
diffrax - JAX 自动微分与 GPU 支持的数值微分方程解析工具
CDEDiffraxGithubJAXODESDE开源项目
Diffrax 是基于 JAX 的数值微分方程解析库，适用于常微分方程、随机微分方程和受控微分方程的求解。其特点包括多种解析器选择（如 Tsit5、Dopri8、辛解析器、隐式解析器）、使用 PyTree 作为状态存储、支持稠密解和多种反向传播方法，并支持神经微分方程。兼容 Python 3.9+、JAX 0.4.13+ 和 Equinox 0.10.11+。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题，如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端，包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle，提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块，适用于科研和工业应用。
DiffSharp - 开源张量库 支持可微分编程和机器学习
DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习
DiffSharp是一个开源张量库，专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发，支持嵌套和混合模式微分，提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯，支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速，适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台，可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。
autodiff - 高效直观的C++17自动微分库
C++库Githubautodiff导数计算开源项目自动微分表达式树
autodiff是一个C++17自动微分库，通过现代编程技术实现高效的导数计算。支持前向和反向模式，只需少量代码修改即可处理复杂函数。该库适用于机器学习、优化和科学计算领域，为开发者提供灵活的自动微分功能。
onediff - 扩散模型加速库
ComfyUIGPU加速GithubHF diffusersPyTorchonediff开源项目
onediff提供开箱即用的扩散模型加速库，支持HF diffusers和ComfyUI。具备PyTorch代码编译及优化GPU内核，提升速度可达1.7倍。支持SD、SVD、LoRA等算法，兼容多种NVIDIA GPU。网站提供详细的安装与使用指南、性能对比及质量评估，适用于生产环境。了解更多关于onediff的加速方法和最新更新，以及详细的架构与功能特点。
pytorch-stable-diffusion - 从零完成Stable Diffusion的PyTorch实现
该项目通过PyTorch从头实现Stable Diffusion，包括权重和tokenizer文件的下载链接，以及微调模型的下载指南。特别感谢多个相关开源项目的支持，完善此实现。
相关项目
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