avalanche

基于 PyTorch 的持续学习开源库

Avalanche Pytorch Continual Learning 开源机器学习 Github 开源项目

Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库，提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录，帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手，社区支持持续改进库功能。

文档

AVDC - 从无动作视频学习行为的AI训练框架

AVDCGithub实验代码开源项目无动作视频深度对应视频策略训练

AVDC是一个创新的AI训练框架，能够从无动作视频中学习行为策略。该项目支持Meta-World、iTHOR等多个环境，提供完整的代码库、预训练模型和详细文档。AVDC具有灵活的训练和推理功能，方便研究人员快速上手和复现实验结果，为计算机视觉和机器人学习领域带来新的可能性。

Lightning AI - 一体化AI开发平台助力从原型到部署全流程

AI工具AI开发GPU计算Lightning AIStudio云端开发

Lightning AI是由PyTorch Lightning创始团队开发的综合AI开发平台。该平台集成了代码协作、原型设计、模型训练、规模化和部署等功能，提供零配置环境和免费GPU时长。其按需付费模式和AWS集成简化了AI开发流程，提升团队效率。平台支持从简单应用到大规模模型的多种AI项目，目前服务于超过10,000家组织。

ares - 对抗性机器学习研究与评估的开源Python库

ARES 2.0Github图像分类对抗性机器学习开源项目目标检测鲁棒性训练

ARES 2.0是一个基于PyTorch的对抗性机器学习研究库。它专注于评估图像分类和目标检测模型的鲁棒性，并提供防御机制。该库支持多种攻击方法，具备分布式训练和测试能力，同时提供预训练模型。ARES 2.0为机器学习模型的安全性研究提供了全面的工具集。

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

AIDLGithubJavaMLNLP开源项目

awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

OfflineRL-Kit - 高效易用的PyTorch离线强化学习库

GithubPyTorch实验管理开源项目模型训练离线强化学习算法库

OfflineRL-Kit是基于PyTorch的离线强化学习库，提供清晰的代码结构和最新算法实现。支持CQL、TD3+BC等多种算法，具备高扩展性和强大的日志系统。该库还支持并行调优，便于研究人员进行实验。相比其他离线强化学习库，OfflineRL-Kit在性能和易用性方面都有显著优势，是离线强化学习研究的有力工具。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

CompressAI - 基于PyTorch的端到端压缩研究开源库

CompressAIGithubPyTorch图像压缩开源项目深度学习评估平台

CompressAI是基于PyTorch的开源库,致力于端到端压缩研究。该库提供深度学习数据压缩的自定义组件、预训练图像压缩模型,以及评估工具用于比较学习型模型与传统编解码器。支持Python 3.8+和PyTorch 1.7+,为压缩技术研究提供了实用平台。

ao - 优化PyTorch工作流，实现高性能和内存占用减少

GithubPyTorchtorchao开源项目推理模型量化训练

torchao是一个用于PyTorch工作流的高性能库，能够创建并集成自定义数据类型和优化技术，实现推理速度提升至2倍，显存减少65%。无需大幅修改代码，保持准确度。支持量化、稀疏化及浮点数优化，适用于HuggingFace等模型。用户可以轻松优化模型，提高计算效率。支持int8、int4和float8等多种数据类型，兼容torch.compile()和FSDP。

ema-pytorch - PyTorch模型指数移动平均跟踪工具

EMAGithubPyTorch开源项目指数移动平均模型训练神经网络

ema-pytorch是一个用于在PyTorch中实现指数移动平均(EMA)的库。它提供了跟踪模型参数EMA版本的方法，支持自定义衰减因子和更新频率。该库实现了后验EMA合成技术，可在训练后生成不同衰减率的EMA模型。ema-pytorch适用于多种深度学习任务，可用于模型性能和稳定性的研究。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

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