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torch-fidelity

PyTorch生成模型评估指标库

PyTorch生成模型评估性能指标高效计算扩展性Github开源项目

torch-fidelity是一个开源的PyTorch库，提供多种生成模型评估指标的实现。该库支持ISC、FID、KID、PRC和PPL等指标，特点是计算精确、效率高且易于扩展。它通过特征共享和缓存机制优化性能，适用于学术研究和模型训练中的实时评估。torch-fidelity还支持自定义，可适应不同的数据类型和模型结构。

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介绍相关项目
pytorch-fid - 生成对抗网络图像质量评估工具
FIDFréchet Inception DistanceGANsGithubPyTorchTensorflow开源项目
pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络（GAN）样本质量的Fréchet Inception Distance（FID）分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch，确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层，适应不同的数据集，还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息，便于进行多模型比较，适合研究和开发高质量图像生成模型。
clean-fid - 准确评估生成模型的标准化指标库
FIDGithubclean-fid图像处理开源项目数据集统计生成模型评估
clean-fid是一个用于评估生成模型的开源工具库,致力于解决FID计算中的不一致问题。通过精确处理图像重采样和压缩等细节,该库确保了不同方法、论文和团队之间FID分数的可比性。clean-fid支持计算FID和KID指标,提供多个常用数据集的预计算统计数据,操作简便。它旨在为生成模型评估提供标准化和可靠的解决方案,提高了评估结果的准确性和可重复性。
torchmetrics - 100+ PyTorch 指标实现的集合，以及一个易于使用的 API 来创建自定义指标
GithubPyTorchTorchMetrics分布式训练度量开源项目机器学习
TorchMetrics提供超过100种PyTorch指标的实现，拥有易用的API和支持自定义指标的功能，优化分布式训练并减少样板代码。它支持自动批次累积和设备同步，模块化设计使得指标可以自动放置在正确的设备上，并兼容PyTorch Lightning。覆盖音频、分类、检测、图像等多个领域，并提供可视化工具，便于理解机器学习算法。
benchmark - 开源基准测试集评估PyTorch性能
GithubPyTorch基准测试安装开源项目性能评估模型
PyTorch Benchmarks是评估PyTorch性能的开源基准测试集。它提供修改过的流行工作负载、标准化API和多后端支持。项目包含安装指南、多种基准测试方法和低噪声环境配置工具。支持自定义基准测试和库集成。通过夜间CI运行，持续评估PyTorch最新版本性能。
IQA-PyTorch - 纯Python和PyTorch图像质量评估工具箱
GPU加速GithubIQAPyTorch图像质量评估开源项目纯Python
IQA-PyTorch是一款基于纯Python和PyTorch的图像质量评估工具箱，支持多种主流全参考和无参考评估指标。通过GPU加速，评估速度优于Matlab实现，用户可通过命令行或代码进行图像质量评估。该工具箱还支持作为损失函数使用，提供便捷的基准数据集下载和详细文档，适用于评估各种场景。定期更新及多种预训练模型让它成为图像质量评估的理想选择。详情请查阅文档和示例代码。
evaluate - 多框架兼容的机器学习评估工具库
EvaluateGithub开源项目指标机器学习模型比较评估
evaluate是一个开源的机器学习评估工具库，支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等多种框架。它提供了数十种涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域的常用评估指标。用户可以使用evaluate进行模型评估、性能对比和结果报告。该库还支持创建新的评估模块并推送至Hugging Face Hub，便于比较不同指标的输出。evaluate的其他特点包括类型检查、指标卡片和社区指标功能，为研究人员和开发者提供了全面的模型评估支持。
ignite - PyTorch工具库，专为简化神经网络训练与评估设计
GithubPyTorch-Ignite事件和处理器开源项目神经网络训练评估
Ignite是一个为PyTorch设计的库，帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码，提供了控制简单且强大的API，支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统，以及开箱即用的度量工具，使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外，Ignite还支持自定义事件，满足高级用户需求。
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。
fairscale - 强化PyTorch大规模深度学习训练的开源库
FairScaleGithubPyTorch分布式训练大规模模型开源项目高性能计算
FairScale是一个开源的PyTorch扩展库，旨在提升大规模深度学习模型的训练效率。它不仅增强了PyTorch的基础功能，还引入了先进的模型扩展技术。通过提供模块化组件和简洁的API，FairScale使研究人员能够更轻松地实现分布式训练，有效应对资源受限情况下的模型扩展挑战。该库在设计时特别强调了易用性、模块化和性能优化，并支持全面分片数据并行(FSDP)等多种先进扩展技术。
fvcore - FAIR开发的轻量级计算机视觉库 提供核心共享功能
FAIRGithubPyTorchfvcore开源项目深度学习计算机视觉
fvcore是FAIR开发的轻量级计算机视觉库，为多个框架提供核心共享功能。它包含常用PyTorch组件、FLOP计数工具、参数计数、BatchNorm统计重计算和超参数调度器等特性。该库支持Detectron2、PySlowFast和ClassyVision等项目，所有组件经过严格测试，兼容Python 3.6+和PyTorch环境。
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