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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
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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。
thorough-pytorch - 从基础到进阶的PyTorch深度学习教程
GithubPyTorch开源项目数据科学机器学习深度学习课程
《深入浅出PyTorch》是一门完整的课程，适用于深度学习的学习者，内容从基础到进阶。包括PyTorch的安装、基础知识、主要模块、模型定义、进阶训练技巧、以及可视化技术等。课程通过实际案例和项目实战提高编程与实践能力。适合具备Python编程和机器学习基础的人，通过协作学习提高问题解决能力。
ai-edge-torch - PyTorch模型转TensorFlow Lite的开源解决方案
AI Edge TorchGithubPyTorchTensorFlow Lite开源项目模型转换移动设备部署
ai-edge-torch是一个开源Python库，用于将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite格式。它支持在Android、iOS和IoT设备上本地运行模型，提供广泛的CPU支持和初步的GPU、NPU支持。该项目还包含生成式API，用于优化大型语言模型在设备端的性能。ai-edge-torch与PyTorch紧密集成，为边缘AI开发提供了实用的工具。
DRL-Pytorch - PyTorch实现的深度强化学习算法集合
DRL算法GithubPyTorch人工智能开源项目强化学习深度学习
DRL-Pytorch项目提供多种常用深度强化学习算法的PyTorch实现,包括Q-learning、DQN变体、PPO、DDPG、TD3和SAC等。代码结构清晰统一,便于研究人员和开发者比较不同算法。项目还包含详细使用说明、依赖列表和学习资源推荐,有助于快速入门和实践。
gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具
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GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库，旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速，并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法，同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。
docker-pytorch - PyTorch开发环境的Docker镜像
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docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像，整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速，便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用，也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。
ADI-Stable-Diffusion - 基于ONNXRuntime的Stable Diffusion推理框架
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ADI-Stable-Diffusion是一个C++库和命令行工具,利用ONNXRuntime加速Stable Diffusion模型推理。该项目具有小巧的包体积和高性能,支持多种采样方法和调度器,适用于不同版本的Stable Diffusion模型。它为开发者提供了便捷的工程部署方案,可用于构建灵活的图像生成和编辑应用。
avalanche - 基于 PyTorch 的持续学习开源库
AvalancheContinual LearningGithubPytorch开源开源项目机器学习
Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库，提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录，帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手，社区支持持续改进库功能。
diffusion-models-class - 掌握扩散模型从理论到实践的全面课程
AI绘图GithubHugging FacePyTorch开源项目扩散模型深度学习
Hugging Face推出的扩散模型免费课程涵盖理论研究和实践应用。课程内容包括使用Diffusers库生成图像和音频、训练和微调扩散模型、探索条件生成和引导技术、创建自定义模型管道等。适合具备Python和深度学习基础的学习者，提供全面的扩散模型学习体验。
dpm-solver - 扩散概率模型采样解算器
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DPM-Solver及其改进版DPM-Solver++是高阶解算器，专为扩散ODE设计，无需额外训练，适用于离散和连续时间的扩散模型。实验表明，DPM-Solver在10到20次函数评估内生成高质量样本。该项目已广泛应用于Stable-Diffusion、DeepFloyd-IF等知名项目，支持多种采样与扩散模型，并集成于Diffusers等流行库。
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