pytorch_graph-rel

基于关系图的联合实体和关系抽取模型

GraphRel 实体关系抽取自然语言处理深度学习图神经网络 Github 开源项目

GraphRel是一个用于联合实体和关系抽取的开源项目。该模型采用双向RNN和图卷积网络提取文本特征，通过两阶段处理构建关系图并整合实体和关系信息。项目基于PyTorch实现，提供了预训练模型，在NYT数据集上展现了良好性能。该方法发表于ACL 2019会议，为自然语言处理领域提供了新的解决方案。

文档

equiformer-pytorch - SE(3)/E(3)等变注意力网络的高效PyTorch实现

AIEquiformerGATv2GithubSE3 Transformers开源项目深度学习

Equiformer-pytorch是一个基于PyTorch的SE(3)/E(3)等变注意力网络实现。该项目采用MLP注意力机制和非线性消息传递，实现了最先进的性能。它支持可逆网络以提高内存效率，并集成了最新的球谐函数稀疏化技术，大幅提升计算效率。Equiformer-pytorch还提供边缘和邻接矩阵支持，适用于蛋白质折叠等各种3D原子图任务。

mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用

GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型

该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络（MT-DNN），主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动，项目提供详细的训练和微调步骤，支持序列标注和问答任务。此外，项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化，公共存储解决方案暂不提供。

GraphScope - 统一分布式图计算平台

GithubGraphScopePython接口分布式系统图计算大规模图处理开源项目

GraphScope是一个统一的分布式图计算平台，通过Python接口在计算机集群上执行各种图操作。它整合了GRAPE、MaxGraph和Graph-Learn等技术，分别用于图分析、交互式查询和图神经网络计算，并利用Vineyard存储实现高效内存数据传输。该平台能够处理大规模图数据，适用于复杂的图计算场景，为用户提供全面的图数据处理解决方案。

regnety_002.pycls_in1k - 轻量级RegNetY模型用于图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kRegNetYtimm图像分类开源项目模型深度学习

RegNetY-200MF是一款在ImageNet-1k上预训练的轻量级图像分类模型。它具有3.2M的参数量和0.2 GMACs的计算量,适用于资源受限场景。该模型不仅可进行图像分类,还可作为特征提取的主干网络。timm实现添加了随机深度、梯度检查点等增强功能,提升了模型性能和灵活性。RegNetY-200MF可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种任务。

deep-person-reid - 深度学习人员重识别库，支持多GPU训练和跨数据集评估

GithubPyTorchTorchreid多GPU训练开源项目深度学习重识别

Torchreid是一个基于PyTorch的深度学习人员重识别库，支持多GPU训练、图像和视频重识别、端到端训练与评估、多数据集训练和跨数据集评估。它易于准备数据集，支持添加模型、数据集和训练方法，提供预训练模型和高级训练技术，并配备可视化工具。

PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库

GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络

PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。

FLASH-pytorch - FLASH 线性时间内提升Transformer效能的开源实现

FLASHGithubPyTorchTransformer开源项目注意力机制深度学习

FLASH-pytorch是一个开源项目，实现了一种高效的Transformer变体。该项目采用门控注意力单元(GAU)和分组线性注意力，在线性时间内提升模型性能。它提供简洁API，支持自回归和非自回归模式，并整合多种位置编码技术。这一工具使研究人员和开发者能够便捷地探索和应用Transformer的最新优化技术。

pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台

GPU加速PyTorch深度学习神经网络

PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。

ner-english-ontonotes - Flair框架英语命名实体识别模型支持18类实体

FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目机器学习模型自然语言处理

这是一个基于Flair框架的英语命名实体识别模型，能够识别18种实体类型，包括人名、地点和组织等。模型采用Flair embeddings和LSTM-CRF架构，在Ontonotes数据集上的F1分数为89.27%。该模型可应用于多种自然语言处理任务，并且可以通过简单的Python代码实现NER预测。

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