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pytorch_scatter

优化分散操作的 PyTorch 扩展库

PyTorch数据处理高性能计算CPUGPUGithub开源项目

该扩展库为PyTorch提供了高效的稀疏更新和分段操作，包含scatter、segment_coo和segment_csr，支持sum、mean、min和max等归约方式。操作可适用于不同数据类型，并支持CPU和GPU。复合功能包括scatter_std、scatter_logsumexp、scatter_softmax和scatter_log_softmax。安装过程简单，适用于各大操作系统和PyTorch/CUDA组合。

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pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
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PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。
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3D绘图GithubScatterGLWebGL交互式图表开源项目数据可视化
scatter-gl是一个基于WebGL的开源3D/2D散点图渲染库，源自TensorFlow的嵌入投影仪。它能高效渲染和交互处理数万个数据点，支持多种渲染模式和自定义样式。scatter-gl适用于大规模数据可视化，开发者可通过npm或CDN轻松集成，实现高性能的交互式数据展示。
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sparse_dot_topn - 高效稀疏矩阵乘法及Top-N结果筛选工具
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sparse_dot_topn是一个专注于大规模稀疏矩阵乘法和Top-N结果选择的高性能Python库。通过集成并行化的Top-N值选择算法，该库显著降低了内存占用并提升了运算速度。它支持CSR、CSC和COO格式矩阵，兼容32位和64位的整数及浮点数据。库中的阈值和密度选项进一步优化了内存使用。在处理大型特征向量比较和最佳匹配选择时，sparse_dot_topn表现出色，为数据科学和机器学习领域提供了高效解决方案。
pytorch-doc-zh - PyTorch深度学习库中文文档与教程，支持GPU和CPU优化
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csprng - PyTorch加密与随机数生成扩展库
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torchcsprng是PyTorch的C++/CUDA扩展库，提供AES 128位加密/解密和密码学安全的伪随机数生成功能。该库支持CPU和GPU并行运算，适用于要求高安全性和高性能的机器学习项目。它兼容多个Python和CUDA版本，可通过conda或pip安装。torchcsprng支持多种随机数分布，为PyTorch用户提供了强大的加密和随机数生成工具。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
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PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库，旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理，并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
torch-scan - PyTorch模型分析和性能评估工具
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torch-scan是一个专门用于PyTorch模型分析的开源工具。它提供详细的模型结构信息,包括参数数量、FLOPs、MACs和内存使用等指标。支持分析嵌套复杂架构,可估算卷积网络感受野。该工具帮助开发者深入了解和优化PyTorch模型,适用于模型分析和性能评估。
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