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。

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介绍相关项目

ViT-Prisma - 视觉变换器和CLIP模型机制解析开源库

GithubVision Transformer图像处理开源库开源项目机器学习解释性神经网络可视化

ViT-Prisma是一个专注于Vision Transformer和CLIP模型的开源机制解析库。它提供logit归因、注意力可视化和激活修补等技术，用于深入分析模型内部机制。该库还包含ViT训练代码和预训练模型，支持ImageNet-1k和dSprites分类任务。ViT-Prisma为视觉模型可解释性研究提供了实用的工具集。

pomegranate - Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

GPU支持GithubPyTorchpomegranate开源项目概率建模混合精度支持

新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。

RWKV_Pytorch - RWKV大语言模型的纯PyTorch推理框架

GithubPyTorchRWKV大语言模型开源开源项目推理框架

RWKV_Pytorch是一个基于纯PyTorch实现的RWKV大语言模型推理框架。该框架支持批量和并行推理，充分发挥RWKV模型性能。其代码结构清晰，便于阅读和二次开发。框架支持ONNX格式模型的导出和推理，提供本地部署选项。未来计划适配香橙派AI Pro开发板，以实现在昇腾生态上推理RWKV模型。当前版本仅兼容RWKV v6模型（x060版本）。

pytorch-onn - 基于PyTorch的光子神经网络仿真与优化框架

AI计算GPU加速GithubPyTorch光子集成电路开源项目神经网络

pytorch-onn是一个基于PyTorch的光子神经网络仿真框架。该框架支持GPU加速的相干和非相干光学神经网络训练与推理,可扩展至百万参数规模。它提供了高度优化的并行处理和多功能API,支持从器件到系统级的协同设计与优化。这一工具主要面向神经形态光子学、光学AI系统和光子集成电路优化等领域的研究人员。

vizier - 开源黑盒优化框架助力机器学习研究

GithubVizier分布式系统开源项目机器学习超参数调优黑盒优化

Open Source Vizier是一个Python开发的黑盒优化框架，源自Google Vizier项目。它提供用户、开发者和基准测试三大API，支持分布式多客户端环境。该框架集成了基于JAX的贝叶斯优化器，适用于超参数调优、进化算法和程序搜索等多种场景。作为开源项目，Vizier具有灵活的安装选项，可满足不同的优化研究需求。

pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库

DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强

这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。

kaolin-wisp - 用于神经场研究的PyTorch库

GithubNVIDIA Kaolin WispPyTorch卷积网络可视化工具开源项目神经场

NVIDIA Kaolin Wisp是一个基于PyTorch的开源库，专为神经场研究而设计。它提供了数据集、图像I/O、网格处理和光线工具等实用功能，还包括可微渲染器和数据结构支持。Kaolin Wisp适用于NeRFs、NGLOD、instant-ngp和VQAD等最新项目，并提供调试可视化、交互式渲染和训练日志功能。最新版本wisp 1.0.3进行了配置系统的重大更新。

tuned-lens - 变压器模型分层预测机制的解析工具

GithubTuned Lenstransformer开源项目机器学习模型解释自然语言处理

Tuned Lens是一个开源工具包，用于分析变压器模型的分层预测过程。该工具通过训练和评估调谐镜头，展示了模型如何逐层构建预测。它使用仿射变换替代模型后几层，从中间表示中提取最佳预测，为研究人员提供了深入了解模型内部机制的方法。

captum - PyTorch模型可解释性和理解的开源库

CaptumGithubPyTorch开源项目模型可解释性特征归因神经网络分析

Captum是为PyTorch设计的模型可解释性库,提供集成梯度等多种算法,帮助理解模型预测依据和学习过程。它支持对抗攻击和输入扰动功能,可生成反事实解释。适用于模型开发者和可解释性研究人员,有助于改进模型性能和进行解释性研究。

pytorch_geometric - 图形神经网络开发库

GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习

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。

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