pytorch-blender

将Blender与PyTorch融合的深度学习框架

blendtorch PyTorch Blender 深度学习人工视觉数据 Github 开源项目

blendtorch是一个Python框架，将Blender与PyTorch无缝集成，用于人工视觉数据的深度学习。它使用Eevee实时渲染器生成图像和注释，提高了模型训练效率。该框架支持分布式Blender渲染直接输入PyTorch数据管道，适用于监督学习和域随机化。blendtorch还提供OpenAI Gym支持，可用于强化学习训练。这一工具为人工训练数据生成和深度学习研究提供了灵活高效的解决方案。

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介绍相关项目

intel-extension-for-pytorch - 通过最新优化提升Intel硬件的深度学习性能

AIGPUsGithubIntel® Extension for PyTorchLLMs优化开源项目

Intel® Extension for PyTorch* 提供优化功能，利用Intel® AVX-512 VNNI、AMX以及XMX AI引擎，提升Intel CPU和GPU上的深度学习性能。该扩展优化了大规模语言模型（LLMs），如LLAMA、GPT-J、GPT-NEOX等，支持多种量化方法（如FP32、BF16、INT8、INT4）。此外，自2.3.0版本起，还引入了模块级优化API，为定制模型优化提供了更多选项。

deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南

Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

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。

torch-mlir - 为PyTorch生态系统提供高级编译器支持，并实现与MLIR生态系统的高效集成

GithubLLVMMLIRPyTorchTorch-MLIRTorchScript开源项目

Torch-MLIR项目为PyTorch生态系统提供高级编译器支持，并实现与MLIR生态系统的高效集成。通过多种路径，该项目能够将PyTorch模型转换成Torch MLIR方言，简化硬件供应商的开发过程。此外，还提供了预构建快照，便于安装和使用，并通过示例指导用户完成模型转换和结果运行。该项目是LLVM孵化器的一部分，正在持续发展，且拥有广泛的社区支持和交流渠道。

make-a-video-pytorch - 基于 PyTorch 的最新文本到视频生成器

3D卷积GithubMake-A-VideoMeta AIPytorch开源项目时序注意力

此项目实现了 Meta AI 的 Make-A-Video 在 PyTorch 下的版本，利用伪 3D 卷积和时序注意力技术，显著增强了视频的时序一致性。支持图像和视频帧的处理，并且可轻松适用于 DALL-E2 和 Imagen 等模型。项目提供了完整的安装和使用指南，并支持空间和时间一致性的 Unet 模型。

graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架

3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学

TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。

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。

sk2torch - 实现scikit-learn模型到PyTorch模块的转换

GithubPyTorchTorchScriptscikit-learnsk2torch开源项目模型转换

sk2torch是一个开源工具，用于将scikit-learn模型转换为PyTorch模块。它解决了GPU加速推理、模型序列化和梯度计算等问题。sk2torch支持多种scikit-learn模型，使机器学习从业者能够利用PyTorch的GPU加速、TorchScript序列化和反向传播功能。这个项目为scikit-learn用户提供了更多的灵活性和性能优化选择。

pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案

GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习

PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。

rl - 开源强化学习库TorchRL

TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库，提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性，配备详尽文档和测试，确保用户快速上手且使用可靠。此外，TorchRL包括多种可复用功能，适用于成本、回报处理和数据管理，是开展强化学习研究与应用的理想工具。

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