calculate-flops.pytorch

神经网络模型计算工具：FLOPs、MACs和参数量分析

calflops FLOPs计算神经网络 Hugging Face 大语言模型 Github 开源项目

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

onnx2tf - ONNX文件转换工具，支持TensorFlow、TFLite和Keras格式

GithubKerasONNXTensorFlowonnx2tf开源项目模型转换

onnx2tf工具解决了在onnx-tensorflow中大规模转置推测的问题，支持将ONNX文件从NCHW转换为TensorFlow、TFLite和Keras的NHWC格式。工具每日进行优化和修复，如遇问题建议尝试旧版本或等待最新更新。该工具兼容PyTorch生成的ONNX模型，支持多种层类型并可与TensorFlow/Keras/TFLite无缝集成。详细的环境配置和使用指南适用于Linux和Windows。

benchmarks - TensorFlow模型性能评估工具集

CNNGithubPerfZeroTensorFlow基准测试开源项目性能评估

TensorFlow benchmarks 是一个用于评估TensorFlow模型性能的开源工具集。它主要包含PerfZero基准测试框架，同时还保留了不再维护的CNN基准测试脚本。这些工具可用于测试各种神经网络模型的性能，进行跨平台比较，以及优化深度学习应用。对于研究TensorFlow模型性能的开发者，这是一个有价值的资源。

ffn - 专为大脑组织体积EM数据集实例分割的神经网络

Flood-Filling NetworksGithubTensorFlow图像处理实例分割开源项目神经网络

Flood-Filling Networks (FFNs) 是一种专为复杂大型形状实例分割设计的神经网络模型，特别适用于大脑组织的体积电子显微镜数据集。FFN模型在处理大规模、高分辨率的神经影像数据时表现出色，能够准确识别和分割复杂的神经元结构。该开源项目在FIB-25数据集上展现了优秀性能，为神经科学研究提供了强大的分割工具，适合需要高精度神经元分割的研究人员使用。

pytorch-cpp - C++ 实现的 PyTorch 教程，为深度学习研究者提供从基础到高级的全面指南

C++GithubLibTorchPyTorch开源项目教程深度学习

本项目提供了 C++ 版本的 PyTorch 教程，适用于从基础到高级的深度学习研究者，涵盖线性回归、卷积神经网络和生成对抗网络等内容。支持 macOS、Linux 和 Windows 的多平台编译和运行，项目要求包括 C++-17 兼容编译器、CMake 和合适版本的 LibTorch。含有全面的构建与运行指南，以及交互式教程和 Docker 支持。

onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具

GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速

ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。

benchmark - 开源基准测试集评估PyTorch性能

GithubPyTorch基准测试安装开源项目性能评估模型

PyTorch Benchmarks是评估PyTorch性能的开源基准测试集。它提供修改过的流行工作负载、标准化API和多后端支持。项目包含安装指南、多种基准测试方法和低噪声环境配置工具。支持自定义基准测试和库集成。通过夜间CI运行，持续评估PyTorch最新版本性能。

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。

AutoFP8 - 量化库优化大语言模型推理性能

AutoFP8FP8量化GithubvLLM开源项目模型压缩神经网络

AutoFP8是一个开源FP8量化库，用于生成vLLM兼容的压缩检查点。它提供FP8_E4M3精度的量化权重、激活和KV缓存比例，支持静态和动态激活方案。AutoFP8能将预训练模型转换为FP8格式，与vLLM无缝集成，提高大语言模型推理效率，同时保持模型精度。这个工具适用于优化和部署大规模语言模型。

OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架

EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目

OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架，适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持，适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。

depyf - 深入解析PyTorch编译器工作原理的开源工具

GithubPyTorchPythondepyftorch.compile反编译开源项目

depyf是一个开源工具，专注于解析PyTorch编译器torch.compile的内部工作机制。这个工具支持多个Python版本，提供简洁的API接口，能够生成详细的编译过程文档，并支持代码调试。通过depyf，机器学习研究人员和开发者可以深入理解编译过程，适应编译机制，并优化代码以提升性能。作为PyTorch生态系统的一员，depyf为用户提供了深入了解PyTorch编译器的机会。

相关项目

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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