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torch-fidelity

PyTorch生成模型评估指标库

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。

CompressAI - 基于PyTorch的端到端压缩研究开源库
CompressAIGithubPyTorch图像压缩开源项目深度学习评估平台
CompressAI是基于PyTorch的开源库,致力于端到端压缩研究。该库提供深度学习数据压缩的自定义组件、预训练图像压缩模型,以及评估工具用于比较学习型模型与传统编解码器。支持Python 3.8+和PyTorch 1.7+,为压缩技术研究提供了实用平台。
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。
data-validation - 用于机器学习数据验证和探索的高扩展性工具库
GithubTensorFlow开源项目数据分析数据探索数据验证机器学习
TensorFlow Data Validation (TFDV) 是一个高度可扩展的机器学习数据验证和探索库。它与TensorFlow和TFX生态系统无缝集成,提供数据统计计算、分布可视化、自动模式生成和异常检测等功能。TFDV能够帮助开发者有效识别数据问题,保障数据质量,从而提升机器学习模型的可靠性和性能。
torchquad - 基于GPU加速的开源数值积分框架
GPUGithubPyTorchtorchquad开源项目数值积分机器学习
torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。
pytorch-ood - 基于PyTorch的深度学习异常检测库
GithubPyTorch开源项目异常检测机器学习深度学习神经网络
pytorch-ood是一个专为深度学习设计的异常检测库。该库提供多种检测方法、损失函数、数据集和神经网络架构,支持预训练权重,并兼容pytorch-lightning等框架。它涵盖开放集识别、新颖性检测、置信度估计等领域,采用统一的异常分数约定,方便比较不同方法。这个基于PyTorch的工具库为研究人员和开发者提供了全面的异常检测解决方案。
gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具
GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目
GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库,旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速,并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法,同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。
test-time-adaptation - 多场景计算机视觉模型在线测试时适应框架
GithubPyTorch在线测试时适应开源项目模型微调深度学习计算机视觉
该项目是一个基于PyTorch的开源在线测试时适应框架。支持CIFAR、ImageNet等多个数据集变体和预训练模型,实现了TENT、MEMO、EATA等多种测试时适应方法。框架采用模块化设计,易于扩展新方法,并提供混合精度训练功能。此外,项目还包含全面的基准测试结果和图像分割任务实验。
torchdistill - 模块化深度学习知识蒸馏框架
GithubPyYAMLtorchdistill开源项目模型训练深度学习知识蒸馏
torchdistill是一款模块化的深度学习知识蒸馏框架,通过编辑yaml文件即可设计实验,无需编写Python代码。支持提取模型中间表示,方便进行可重复的深度学习研究。通过ForwardHookManager,无需修改模型接口即可提取数据。支持从PyTorch Hub导入模块,并包含多种范例代码及预训练模型,适用于图像分类、目标检测、语义分割和文本分类等任务。
torchexplorer - 交互式PyTorch模型结构和训练过程可视化工具
GithubPyTorchTorchExplorer可视化工具开源项目模型调试神经网络
TorchExplorer是一个用于PyTorch模型可视化的开源工具,支持交互式检查网络中各nn.Module的输入、输出、参数和梯度。它可与Weights & Biases集成或独立运行,提供模型结构可视化、中间张量查看等功能。TorchExplorer有助于深入理解神经网络内部机制,简化复杂模型的调试和优化过程。
torchinfo - 高级模型结构查看工具,适用于PyTorch
APIGithubPyTorchTensorflowmodel summarytorchinfo开源项目
Torchinfo 提供了类似 TensorFlow `model.summary()` API 的功能,可视化和调试 PyTorch 模型。支持包括 RNN 和 LSTM 在内的多种层,并返回 ModelStatistics 对象。项目拥有简洁界面、多种自定义选项和详细文档,适用于 Jupyter Notebook 和 Google Colab,且经过综合单元测试和代码覆盖测试验证。
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