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pyvene

用于干预PyTorch模型内部状态的开源Python库

pyvene是一个用于干预PyTorch模型内部状态的开源Python库。它支持在多个位置和任意神经元集合上进行干预,适用于模型编辑、引导、鲁棒性和可解释性等AI领域。该库兼容所有PyTorch模型,无需重新定义模型类,可轻松实现对各种架构的干预。pyvene目前处于活跃开发阶段。

vector-quantize-pytorch - Pytorch向量量化库,可应用于图像和音乐生成
DeepmindGithubJukeboxOpenAIVQ-VAE-2Vector Quantization开源项目
本向量量化库来源于Deepmind的TensorFlow实现,并转化为Pytorch库,使用指数移动平均法来更新字典。它在高质量图像(如VQ-VAE-2)和音乐(如Jukebox)生成中已取得成功,支持多种残差VQ方法、代码簿初始化和正则化,显著提升了量化效果和稳定性。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
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。
serve - 提高PyTorch模型服务效率和安全性的关键技术
GithubPyTorchTorchServe大规模模型安全性开源项目模型服务
TorchServe是一款高效灵活的平台,用于生产环境中PyTorch模型的部署和扩展。最新版本通过默认启用的令牌授权机制和增强的模型API控制,有效预防未授权API调用和恶意代码风险。此外,该平台还支持在不同环境(包括本地、云服务及各类硬件)中快速部署模型。
pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架,支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构,实现了先进的深度表格模型,并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口,简化了表格数据的深度学习研究过程,适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型,如Trompt、FTTransformer和TabNet等,并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统,便于与其他PyTorch库协同使用,为端到端的深度学习研究提供了便利。
pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库,提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成,支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目,并提供全面的教程和文档。
TransformerLens - 深入解析生成式语言模型的机制解释工具
GithubTransformerLens开源工具开源项目机械可解释性神经网络解析语言模型
TransformerLens是一个开源库,专门用于解释生成式语言模型的内部机制。它支持加载50多种开源语言模型,让研究人员能够访问模型的内部激活。用户可以缓存激活数据,并在模型运行时进行编辑、删除或替换。这个工具为深入理解复杂语言模型的工作原理提供了有力支持。
pytorch-image-models - 全面的PyTorch图像模型集合
GithubPyTorch图像模型开源项目深度学习神经网络计算机视觉
pytorch-image-models是一个综合性PyTorch图像模型库,提供最新计算机视觉模型、预训练权重和训练脚本。库中包含CNN和Transformer等多种架构,支持迁移学习和特征提取。项目不断更新,近期新增MobileNetV4模型并优化现有模型性能。该库为计算机视觉研究和开发提供了丰富的工具和资源。
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。
benchmark_VAE - 统一实现常见变分自编码器并提供基准比较
Githubpythae分布式训练变分自编码器开源项目深度学习自动编码器
pythae库实现多种常见的变分自编码器模型,提供相同自编码神经网络架构下的基准实验和比较。用户可以用自己的数据和编码器、解码器网络训练这些模型,并集成wandb、mlflow和comet-ml等实验监控工具。最新版本支持PyTorch DDP分布式训练,提高训练速度和处理大数据集的能力。支持从HuggingFace Hub进行模型共享和加载,代码简洁高效。涵盖多种已实现模型和采样器,满足不同研究需求。
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