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神经网络模型计算工具:FLOPs、MACs和参数量分析

calflops是一款专为神经网络模型设计的计算工具,可分析各类模型的FLOPs、MACs和参数量。支持线性、CNN、RNN、GCN和Transformer等模型,以及基于PyTorch的自定义模型。工具能详细展示每个子模块的计算数据及占比,有助于深入了解模型性能。对大型语言模型的分析尤为出色,并与Hugging Face平台无缝对接。

open_flamingo - 开源多任务视觉语言模型,支持图像文本生成和多模态训练
DeepMindGithubMultimodalOpenFlamingoPyTorchVision-Language Model开源项目
该项目提供了DeepMind Flamingo的PyTorch开源实现,用于训练和评估多任务视觉语言模型。OpenFlamingo处理多模态数据集,通过跨模态注意力层结合预训练视觉编码器和语言模型,实现图像和文本条件下的文本生成。用户可通过详细的安装和使用指南快速上手,并访问多个预训练模型和权重。项目欢迎社区贡献和反馈,支持多种语言和视觉编码器,适用于多种应用场景。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库,支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术,适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化,并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
ffcv-imagenet - 高效ImageNet训练框架提升模型性能
GithubImageNetPyTorchResNetffcv开源项目深度学习
ffcv-imagenet是一个高效的ImageNet训练框架,采用单文件PyTorch脚本实现。该项目能在标准方法1/10的时间内达到相同精度,支持多GPU并行和多模型同时训练。框架提供丰富的配置选项,结合FFCV数据加载和优化训练流程,使研究人员能更快迭代实验并获得高质量模型。项目还包含多种预设配置,适用于不同的训练需求和硬件环境。
T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架
CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法
T-MAC是一个创新的内核库,采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法,无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型,包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升,例如在Surface Laptop 7上,单核处理速度可达20 tokens/s,四核可达48 tokens/s,比llama.cpp快4~5倍。
darkflow - 实时物体检测与分类工具,支持多种YOLO模型
GithubYOLOdarkflowobject detectiontensorflow开源项目训练模型
Darkflow是一个用于实时物体检测和分类的开源项目,兼容Python3、Tensorflow、Numpy和OpenCV。用户可以通过pip安装、构建Cython扩展或使用自定义标签进行训练和推理。项目还提供Android演示和支持保存加载protobuf文件,适合跨平台应用。
neuraloperator - 用于 在 PyTorch 中学习神经算子的综合性库
Fourier Neural OperatorsFunction SpacesGithubNeuralOperatorPyTorchTensorized Neural Operators开源项目
neuraloperator库在PyTorch中实现了神经算子的学习,包括傅里叶神经算子和张量化神经算子。神经算子能实现函数空间间的映射,并支持任何分辨率的数据。该库提供了简单的安装和快速上手指南,并集成了Weights and Biases。欢迎社区贡献和提交问题。
alfred-calculate-anything - Alfred工作流实现自然语言多功能计算与单位转换
Calculate AnythingGithub单位转换开源项目时间计算自然语言货币转换
alfred-calculate-anything是Alfred 5的一个工作流,支持使用自然语言进行多种计算和转换。功能涵盖货币、加密货币、时间、单位、数据存储和百分比等领域,可处理168种货币和5000种加密货币。用户可通过自然语言或简单缩写查询,无需记忆关键词。该工作流提供灵活配置和修饰键功能,简化了复杂计算过程,提高了工作效率。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习
PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包,提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用,并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程,包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议,欢迎开源贡献。
torchshow - 一行代码实现计算机视觉数据可视化
GithubTorchShow图像处理开源项目张量可视化计算机视觉调试工具
TorchShow是一个为计算机视觉项目开发的开源可视化工具。它能自动识别并处理各种张量类型,包括RGB图像、灰度图像、掩码等。支持单张和批量图像、视频、光流等多种数据的可视化。TorchShow以一行代码实现数据可视化的简洁特性,显著提升了项目开发和调试效率。适用于需要频繁验证张量数据的研究人员和开发者。
pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库,提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集
GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习
pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库,提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块(如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等)、GPU友好的测试时增强(TTA)、大图像推理及常用方法,支持多种损失函数,并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。
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