pytorch-ts

概率时间序列预测开源框架

PyTorchTS 时间序列预测深度学习概率模型 PyTorch Github 开源项目

PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具

CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目

Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch，用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装，包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流，用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT，与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源，包括教程、工具和技术讲座，供用户学习使用。

docker-pytorch - PyTorch开发环境的Docker镜像

CUDADockerGPU加速GithubPyTorch开源项目深度学习

docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像，整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速，便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用，也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。

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。

torchdyn - PyTorch数值深度学习库，支持微分方程和数值方法

GithubPyTorchTorchdyn开源项目微分方程数值方法深度学习

Torchdyn是一个专注于数值深度学习的PyTorch库，涵盖微分方程、积分变换和数值方法。它提供便捷的工具和层，用于构建神经微分方程和复合模型，并支持GPU加速和多种数值方法。该库与PyTorch和pytorch-lightning高度集成，使得用户能够快速上手，推进研究和应用。

iTransformer - 先进的时间序列预测模型，打造SOTA性能

GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习

iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型，由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构，支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术，旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现，支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能，如二维注意力和傅里叶变换增强版本，为研究人员提供了探索和改进的空间。

pytorch-doc-zh - PyTorch深度学习库中文文档与教程，支持GPU和CPU优化

GPUGithubPyTorchtensor库中文文档开源项目深度学习

skforecast - 高效的Python时间序列预测库

GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习

skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。

ttt-lm-pytorch - 基于测试时训练的高表达能力RNN模型

GithubRNNTTT序列建模开源项目机器学习隐藏状态

ttt-lm-pytorch项目提出了一种新型序列建模层，结合了RNN的线性复杂度和高表达能力的隐藏状态。该方法将隐藏状态设计为机器学习模型，通过自监督学习在测试阶段持续更新，因此被称为测试时训练（TTT）层。项目实现了TTT-Linear和TTT-MLP两种变体，分别采用线性模型和双层MLP作为隐藏状态，为长序列建模提供了高效替代方案。

EasyTemporalPointProcess - 灵活可配置的时序点过程开源工具包支持多框架和结果复现

EasyTPPGithub事件预测开源工具包开源项目时间点过程机器学习

EasyTemporalPointProcess是一个用于时序点过程开发和应用的开源工具包。该工具包具有配置灵活、兼容性强和结果可复现等特点,支持多种先进TPP模型,提供预处理数据集和超参数优化功能。EasyTPP同时兼容TensorFlow和PyTorch框架,可用于学术研究和工业实践。研究人员和从业者可以利用它轻松定制TPP模型并进行开放基准测试。

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