benchmark_VAE
pythae库实现多种常见的变分自编码器模型，提供相同自编码神经网络架构下的基准实验和比较。用户可以用自己的数据和编码器、解码器网络训练这些模型，并集成wandb、mlflow和comet-ml等实验监控工具。最新版本支持PyTorch DDP分布式训练，提高训练速度和处理大数据集的能力。支持从HuggingFace Hub进行模型共享和加载，代码简洁高效。涵盖多种已实现模型和采样器，满足不同研究需求。
