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GeoTorchAI

基于PyTorch的空间时序深度学习框架

GeoTorchAI是基于PyTorch和Apache Sedona的空间时序深度学习框架,专为遥感影像和时空数据分析设计。该框架提供数据集、模型、转换和预处理模块,支持栅格和网格数据处理。它可应用于遥感影像分类、分割,以及交通流量、天气预报等时空数据预测任务。GeoTorchAI通过pip安装,并提供示例代码,方便研究人员和开发者快速上手使用。

flashtorch - 基于PyTorch的神经网络可视化工具
FlashTorchGithubPyTorch可视化开源项目特征可视化神经网络
FlashTorch是基于PyTorch的神经网络可视化工具,通过简单的接口实现特征可视化技术,如显著性图和激活最大化。该工具兼容torchvision预训练模型和自定义PyTorch模型,有助于研究人员和开发者理解、解释及优化神经网络的内部工作机制。FlashTorch仅需几行代码即可应用,为深入分析神经网络提供了便捷途径。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目,任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法,并提供多种notebooks,涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置,可通过Google Colab直接运行,进行产品级的面向对象编程学习,助力从数据中获取有价值的见解。
Awesome-GNN4TS - 时间序列分析中图神经网络的研究进展与应用
GNNGithub图神经网络开源项目时间序列分析机器学习深度学习
本项目汇集图神经网络(GNN)在时间序列分析领域的研究进展和资源,涵盖预测、分类、异常检测和插值等任务。内容包括相关论文、数据集和应用概述,以及面向任务和模型的GNN4TS分类方法,为该领域研究和应用提供参考。
geospatial - Python地理空间分析和数据可视化包的一站式安装工具
GithubPython包geospatial地理空间分析开源软件开源项目数据可视化
geospatial是一个Python包,通过单一命令实现常用地理空间分析和数据可视化包的安装。项目采用MIT许可证,提供详细文档。基于Cookiecutter和giswqs/pypackage模板开发,geospatial为GIS专业人士提供了高效的工具集成方案。
aistore - 分布式存储系统 专为AI与PB级深度学习优化
AIStoreGithub分布式系统对象存储系统开源项目数据管理深度学习
AIStore是专为AI应用设计的轻量级存储系统,具备线性扩展能力和运行时节点弹性。支持从单机到大规模集群部署,提供统一命名空间、ETL卸载和文件数据集等功能。AIStore与PyTorch集成,采用REST API和S3兼容接口,支持多种后端存储,适用于AI和深度学习工作负载。
OpenSTL - OpenSTL:时空预测学习的全面基准和模块化框架
GithubNeurIPS 2023OpenSTLPyTorch开源项目数据集时空预测
OpenSTL是一个全面的时空预测学习基准,涵盖了从合成运动物体轨迹到人体运动、驾驶场景、交通流量和天气预报的多样任务。该框架模块化设计并具有良好的扩展性,支持PyTorch Lightning和原始PyTorch实现。其主要功能包括灵活的代码设计和标准基准,组织严密并易于使用。
xyzt.ai - 无代码平台实现时空大数据可视化分析
AI工具xyzt.ai可视化大数据数据分析时空数据
xyzt.ai是一个专门处理和可视化时空数据的大数据分析平台。该平台无需编程即可处理数十亿条记录,支持多种数据源整合分析,适用于物联网、海事和交通等领域。通过直观的可视化界面,用户可快速获取数据洞察。xyzt.ai不仅能处理小型数据集,还可为未来大数据分析做好准备,助力企业更好地利用数据资产。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉
Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现,增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型,包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示,助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案,并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
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