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torchsde

提供GPU支持的随机微分方程求解器

PyTorchstochastic differential equationSDE solverNeural SDEGANGithub开源项目

这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程（SDE）求解器。其使用Python和PyTorch开发，安装方便，并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门，并通过文档进一步学习。除了基础功能外，还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。

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介绍相关项目
torchmd - 开源分子动力学模拟框架
GithubPyTorchTorchMD分子动力学力场开发开源项目神经网络势能
TorchMD是一个开源的分子动力学模拟框架，基于PyTorch构建。它为研究人员提供简单易用的API，支持力场开发和神经网络势能的无缝集成。TorchMD使用与传统MD软件兼容的化学单位，适用于多种分子模拟任务。该项目正在积极开发中，由Chan Zuckerberg Initiative和Acellera资助，并与OpenMM和ACEMD展开合作。TorchMD适用于蛋白质折叠、药物设计、材料科学等领域的分子动力学研究。研究人员可以利用TorchMD快速开发和测试新的力场模型，推进计算化学和生物物理学的发展。
tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架
GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库
Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。
csprng - PyTorch加密与随机数生成扩展库
AESCSPRNGGithubPyTorch加密开源项目随机数生成
torchcsprng是PyTorch的C++/CUDA扩展库，提供AES 128位加密/解密和密码学安全的伪随机数生成功能。该库支持CPU和GPU并行运算，适用于要求高安全性和高性能的机器学习项目。它兼容多个Python和CUDA版本，可通过conda或pip安装。torchcsprng支持多种随机数分布，为PyTorch用户提供了强大的加密和随机数生成工具。
skorch - scikit-learn兼容的PyTorch神经网络库
GithubGridSearchCVPyTorchscikit-learnskorch开源项目神经网络
skorch 是一款与 scikit-learn 兼容的神经网络库，通过封装 PyTorch 简化深度学习模型的构建和训练。功能包括学习率调度、早停与参数冻结等，并支持 Hugging Face 和 GPyTorch 的集成。用户可通过 pip 或 conda 安装，并在 sklearn Pipeline 和网格搜索中使用其功能，提升深度学习模型的开发与优化效率。
pytorch-stable-diffusion - 从零完成Stable Diffusion的PyTorch实现
该项目通过PyTorch从头实现Stable Diffusion，包括权重和tokenizer文件的下载链接，以及微调模型的下载指南。特别感谢多个相关开源项目的支持，完善此实现。
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。
torch-dreams - 神经网络可视化与解释性增强工具
GithubTorch-Dreams可解释性图像生成开源项目特征可视化神经网络
Torch-Dreams是一个Python库，专注于神经网络可视化和增强模型可解释性。它提供特征可视化、通道激活和多模型同步可视化等功能，支持批量处理和自定义变换。这个工具适合研究人员分析深度学习模型内部机制，也可用于生成艺术创作。
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。
adversarial-attacks-pytorch - 提供对抗攻击方法的PyTorch库，支持多种攻击技术
Adversarial ExamplesGithubPyTorchTorchattacks对抗攻击开源项目计算机视觉
Torchattacks是一个专为PyTorch用户设计的对抗攻击库，提供类似PyTorch的接口和函数，便于生成对抗样本。支持包括FGSM、PGD、CW和AutoAttack在内的多种攻击方法，并附有详细的使用案例和安装指南，适用于机器学习和深度学习模型的安全性测试和对抗训练效果的提升。
torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架
GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算
TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架，支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性，适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比，TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。
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