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jax

高性能科学计算和机器学习的Python加速库

JAX是一个专为高性能数值计算和大规模机器学习设计的Python库。它利用XLA编译器实现加速器导向的数组计算和程序转换,支持自动微分、GPU和TPU加速。JAX提供jit、vmap和pmap等函数转换工具,让研究人员能够方便地表达复杂算法并获得出色性能,同时保持Python的灵活性。

vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
PyxLSTM - 基于xLSTM架构的高效序列建模Python库
GithubLSTMPyxLSTM序列建模开源项目深度学习自然语言处理
PyxLSTM是一个基于xLSTM架构的Python库,为序列建模任务提供高效实现。该库引入指数门控、内存混合和矩阵内存结构,支持sLSTM和mLSTM变体。PyxLSTM提供灵活的模型架构、高级模型定义、训练工具和数据处理功能,适用于语言建模、文本生成等任务。其轻量模块化设计易于集成,并配有详细文档和测试。
pennylane - 跨平台量子计算与机器学习Python库
GithubPennyLane开源项目自动微分量子化学量子机器学习量子计算
PennyLane是一个跨平台的Python库,专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架,支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端,提供自动微分功能,并包括量子模拟器和优化工具,便于快速原型设计。
docarray - 专为多模态数据的表示、传输、存储和检索而精心打造的Python 库
DocArrayGithubPython库multimodal数据开源项目数据传输机器学习生态系统
DocArray是一个为多模态数据提供表示、传输、存储和检索功能的Python库。这个库与NumPy、PyTorch、TensorFlow和JAX等框架无缝集成,支持各种向量数据库,也兼容FastAPI和Jina等网络和微服务框架。作为LF AI & Data Foundation的沙盒项目,DocArray提高了多模态AI应用的开发效率。
tensorboardX - TensorBoard可视化的轻量级Python扩展库
GithubTensorBoardtensorboardX可视化开源项目机器学习深度学习
tensorboardX是一个开源的轻量级Python库,用于简化TensorBoard可视化工具的使用。它支持多种数据类型的可视化,如标量、图像和音频等。通过简单的函数调用,开发者可以轻松记录实验数据。该库兼容PyTorch等多种深度学习框架,方便跟踪和分析机器学习实验。此外,tensorboardX还能与Comet平台集成,提供额外的实验管理功能。它具有良好的版本兼容性,为不同环境下的机器学习项目提供了灵活的可视化解决方案。
cython-blis - Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作
Cython BLISC扩展GithubPython开源项目性能优化线性代数
cython-blis是一个Python C扩展,提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作,专注单线程执行,针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构,安装使用简便,适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。
variational-autoencoder - 变分自编码器参考实现,兼容TensorFlow和PyTorch
GithubMNISTPyTorchVariational Autoencoderjaxtensorflow开源项目
该项目提供了变分自编码器的参考实现,支持TensorFlow和PyTorch。项目中包含了逆自回归流变分家族的示例,通过变分推断对二值MNIST手写数字图像进行拟合。通过重要性采样估计边际似然,展示了高效的训练和验证结果。优化后的测试集边际对数似然达到了-95.33 nats。此外,该项目还提供了JAX实现,能够实现3倍于PyTorch的加速效果。
gemma - Google DeepMind开源的Gemma大语言模型
GemmaGithubGoogle DeepMindJAX大语言模型开源权重开源项目
Gemma是Google DeepMind推出的开源大语言模型系列,基于Gemini技术开发。项目提供Flax和JAX框架的推理实现和示例,支持CPU、GPU和TPU等多种硬件平台。包括模型权重下载、入门指南、示例代码和教程,便于开发者学习和应用。Gemma共有2B和7B两种参数规模的模型可供选择。
networkx - 全面的复杂网络分析与操作Python库
GithubNetworkXPython库图论复杂网络开源项目网络分析
NetworkX是一个功能强大的Python库,专门用于复杂网络的创建、分析和可视化。它支持多种网络类型,包括社交、生物和交通网络等。该库提供了丰富的图算法,如最短路径计算、中心性分析和社区检测,并具有excellent的可扩展性。NetworkX广泛应用于学术研究和工业领域,支持高效的大规模网络处理和数据挖掘。
boxx - 高效Python工具箱,助力科学计算和计算机视觉调试
Box-XGithubPython工具箱开源项目科学计算计算机视觉
Box-X是一款为Python开发者设计的高效构建与调试工具箱,特别适用于科学计算和计算机视觉。它兼容Linux、macOS和Windows平台,并支持Python 2/3环境(包括CPython、IPython、Spyder和Notebook)。主要功能包括变量打印和传输、矩阵及张量可视化、复杂结构的树状显示以及多进程加速。用户可通过Binder在线互动教程或本地Jupyter Notebook查看详细教程,推荐通过源代码安装以确保版本的及时更新。
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