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pytorch-lr-finder

PyTorch学习率范围测试工具

pytorch-lr-finder是一个基于PyTorch的学习率范围测试工具,实现了Leslie N. Smith论文中的方法和fastai的改进版本。通过在预训练阶段调整学习率,帮助用户确定最佳学习率。工具支持梯度累积和混合精度训练,适用于多种深度学习任务。简洁的API和可视化功能便于优化神经网络训练过程。

keras-tuner - 兼具易用性和可扩展性的超参数优化工具
GithubKerasTunerPython 3.8+TensorFlow 2.0+开源项目机器学习模型超参数优化
KerasTuner是一个便捷且可扩展的超参数优化工具,可以有效解决超参数搜索过程中遇到的问题。用户可以通过define-by-run语法轻松配置搜索空间,并使用贝叶斯优化、Hyperband和随机搜索算法找到模型的最佳参数值。该工具对研究人员十分友好,便于进行新搜索算法的实验。KerasTuner适用于Python 3.8+和TensorFlow 2.0+,并提供详细的开发者指南和API参考文档。
LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱
GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型
LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱,支持多种优化功能,如自定义优化器训练、LISA算法等,已广泛应用于机器学习领域。
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。
pytorch_memlab - PyTorch CUDA内存分析与优化工具
CUDAGithubPyTorchpytorch_memlab内存管理开源项目性能分析
pytorch_memlab是一个针对PyTorch的CUDA内存管理工具,提供内存分析器和内存报告器等功能。它可以帮助开发者诊断内存溢出问题,理解底层内存机制。该工具支持逐行内存分析、张量内存使用报告,以及将CUDA张量临时移至CPU内存等特性。pytorch_memlab能够协助开发者优化内存使用,提升PyTorch项目性能。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
pytorch-metric-learning - 高级度量学习工具库,适用于深度学习
GithubPyTorch Metric LearningTripletMarginLossloss函数嵌入开源项目模型训练
PyTorch Metric Learning提供多种损失函数、挖掘器和评估工具,支持自定义和无监督学习。该库适用于各种训练和测试需求,配有详细文档和示例,适合高效嵌入空间计算的应用场景。
efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试,在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
rl-plotter - 绘制强化学习训练曲线的工具
Githubrl-plotter学习曲线开源项目强化学习数据可视化日志记录器
rl-plotter 是一个简单的工具,可以轻松绘制强化学习训练曲线。支持自定义记录器、多实验绘图和多种绘图样式,兼容 OpenAI-baseline 和 OpenAI-spinningup。用户可以通过命令行方式绘制结果,并对图表进行个性化设置,如平均分组和阴影标准偏差。适用于研究人员和开发者追踪和可视化强化学习训练过程,提升工作效率和结果质量。
LLMTest_NeedleInAHaystack - LLM长上下文检索能力测试工具
AnthropicCohereGithubLLMsNeedle In A HaystackOpenAI开源项目
LLMTest_NeedleInAHaystack是一个用于评估长上下文语言模型检索能力的开源工具。通过在长文本中插入特定信息并要求模型检索,它可以测试OpenAI、Anthropic和Cohere等主流LLM的性能。该项目提供灵活的参数配置和结果可视化,有助于研究人员和开发者分析不同模型的上下文理解能力。
pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码
GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络
突破传统学习障碍,探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码,快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等,同时详述安装指导与环境配置。
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