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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
ssd.pytorch - PyTorch实现的高效SSD目标检测器，兼容多数据集与实时可视化
GithubPyTorchSSD开源项目数据集训练评估
该项目实现了基于PyTorch的SSD目标检测器，支持VOC和COCO数据集，并可使用Visdom进行训练过程中的实时损失可视化。页面包含详细的安装、训练和评估指南，并提供预训练模型的使用说明。项目展示了高效性能，并包含未来功能更新计划，帮助开发者快速上手并扩展应用。
TF-ID - 开源AI模型助力学术论文表格和图像高效提取
GithubTF-ID图像识别学术论文对象检测开源项目表格识别
TF-ID是一系列用于从学术论文中提取表格和图像的目标检测模型。项目开源了训练代码、模型权重和标注数据集。TF-ID包含四个版本，分为基础和大型模型，可提取有无标题文本的表格和图像。模型基于Florence-2微调，测试准确率达98.06%。项目提供使用示例和完整训练指南，方便研究者复现和应用。
open-metric-learning - 开源的PyTorch度量学习框架 支持多模态嵌入训练
GithubPyTorchopen-metric-learning嵌入向量度量学习开源项目检索系统
open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架，用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库，支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法，适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用，是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。
pytorch_memlab - PyTorch CUDA内存分析与优化工具
CUDAGithubPyTorchpytorch_memlab内存管理开源项目性能分析
pytorch_memlab是一个针对PyTorch的CUDA内存管理工具,提供内存分析器和内存报告器等功能。它可以帮助开发者诊断内存溢出问题,理解底层内存机制。该工具支持逐行内存分析、张量内存使用报告,以及将CUDA张量临时移至CPU内存等特性。pytorch_memlab能够协助开发者优化内存使用,提升PyTorch项目性能。
torchrec - 旨在提供大规模推荐系统所需的常见稀疏性和并行性原语的PyTorch库
CUDAFBGEMMGithubPyTorchTorchRec开源项目推荐系统
TorchRec是一个专为大规模推荐系统设计的PyTorch库，提供稀疏性和并行性解决方案。它支持多种嵌入表分片策略，并能自动优化分片计划。通过流水线训练和优化内核，提高模型性能。还支持量化训练和推理，包含多个验证的模型架构和数据集示例，适用于需要高性能和扩展性的推荐系统项目。
benchmarks - TensorFlow模型性能评估工具集
CNNGithubPerfZeroTensorFlow基准测试开源项目性能评估
TensorFlow benchmarks 是一个用于评估TensorFlow模型性能的开源工具集。它主要包含PerfZero基准测试框架，同时还保留了不再维护的CNN基准测试脚本。这些工具可用于测试各种神经网络模型的性能，进行跨平台比较，以及优化深度学习应用。对于研究TensorFlow模型性能的开发者，这是一个有价值的资源。
TinyLLaVA_Factory - 模块化的开源小规模多模态模型库
GithubHuggingFacePyTorchTinyLLaVA Factory多模态模型开源代码库开源项目
TinyLLaVA Factory是一个开源的模块化代码库，专注于简化小规模多模态模型的开发和定制，使用PyTorch和HuggingFace实现。其设计旨在简化代码实现、提高扩展性和确保训练结果的可重复性。支持如OpenELM、TinyLlama、StableLM等语言模型和CLIP、SigLIP等视觉模型。通过TinyLLaVA Factory，可减少编码错误，快速定制多模态模型，提高性能，为研究和应用提供强大工具。
botorch - PyTorch驱动的模块化贝叶斯优化库
BoTorchGithubPyTorch开源项目机器学习概率模型贝叶斯优化
BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库，提供模块化接口用于组合概率模型、采集函数和优化器。该库充分利用PyTorch的自动微分和并行计算能力，支持基于蒙特卡洛的采集函数，并与GPyTorch深度集成。BoTorch主要面向贝叶斯优化和AI领域的研究人员及专业实践者，为实现和测试新算法提供灵活高效的平台。
autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发
GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库
autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。
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