torchmd-net

神经网络势能模型的高效训练与实现框架

TorchMD-NET 神经网络势能分子动力学 PyTorch GPU加速 Github 开源项目

TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架，提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成，并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构，可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项，支持自定义数据集和多节点训练，并提供预训练模型。

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介绍相关项目

corenet - 用于训练多任务深度神经网络的工具库

CoreNetGithub开源项目模型训练深度学习神经网络计算机视觉

CoreNet是一款多功能深度神经网络工具库，支持训练各种规模的标准和创新模型。它适用于基础模型、计算机视觉和自然语言处理等多个领域。该项目提供可复现的训练方案、预训练模型权重和针对Apple Silicon优化的MLX示例，有助于推动AI研究和应用的发展。

BitNet - 高效压缩大型语言模型的1比特变压器实现

1比特变换器BitNetGithubPyTorch实现大语言模型开源项目模型压缩

BitNet是一种创新的1比特变压器实现，通过BitLinear层替换标准线性投影，实现大型语言模型的高效压缩。该项目提供PyTorch实现，包含BitLinear、BitNetTransformer和BitAttention等核心组件，支持推理和Hugging Face模型集成。BitNet还探索了视觉任务应用，展现了多模态领域的潜力。项目包括训练脚本、性能基准测试和CUDA优化，为研究人员和开发者提供了全面的工具集。

ncps - NCP、LTC 和 CfC 有线神经模型的 PyTorch 和 TensorFlow 实现

CfCGithubLTCNeural Circuit PoliciesPyTorchTensorFlow开源项目

神经电路策略（NCPs）是一种设计稀疏递归神经网络的方法，灵感来源于秀丽隐杆线虫的神经系统。该开源项目提供与PyTorch和TensorFlow兼容的模块，增强可审计的自主性。其安装步骤简便，并且提供了丰富的文档和互动教程，帮助用户从基础到复杂模型的创建。多种示例和教程，包括在Google Colab上的演示，让用户快速掌握NCPs的应用。

TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架

GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台

TNN，腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架，提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用，并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。

ASE_ANI - 神经网络势能模型为原子模拟提供高效准确预测

ANIGithub分子动力学开源项目机器学习神经网络势能量子化学

ASE-ANI是一个开源的神经网络势能模型接口，为原子模拟环境(ASE)设计。它集成了ANI-1x和ANI-1ccx模型，可对CHNO元素进行高精度预测。该项目运用深度学习技术，实现了DFT级别的精度和显著降低的计算成本。ASE-ANI支持CUDA加速，适用于配备NVIDIA GPU的Ubuntu系统，为分子动力学模拟等应用提供高效解决方案。

tt-metal - Python与C++神经网络运算库

GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络

TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能，支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型，能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型，及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型，能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型，提供丰富的开发指导和API参考，有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。

tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架

C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习

Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。

pytorch_connectomics - PyTorch Connectomics加速大脑神经连接图谱构建

GithubPyTorch Connectomics图像分割开源项目深度学习框架神经连接重建连接组学

PyTorch Connectomics是一个面向神经科学领域的开源深度学习框架，专门用于处理电子显微镜采集的大脑图像数据。该框架支持连接组学中的自动和半自动语义及实例分割，提供多任务学习、主动学习和半监督学习功能。它采用分布式和混合精度优化技术，能高效处理大规模数据集。框架包含多种编码器-解码器架构，如定制3D UNet和特征金字塔网络模型，并提供全面的体积数据增强功能。由哈佛大学视觉计算组维护，PyTorch Connectomics致力于加速大脑神经连接图谱的重建过程。

beauty-net - 简洁灵活的PyTorch深度学习模板

GithubPyTorch对象导向开源项目模板美观高质量代码

BeautyNet是一个为PyTorch设计的简洁、灵活且可扩展的模板。该项目采用面向对象编程，代码质量高，结构清晰。BeautyNet提供简单的安装和运行步骤，便于快速上手和模型训练。这个模板旨在简化深度学习项目的开发流程，为研究人员和开发者提供高效的工作框架。

Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架支持2D和3D多模态分析

GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络

Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架，支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法，兼容主流医学影像格式，提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标，便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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