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opytimizer

基于自然启发的Python优化库 简化元启发式算法开发

Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。

OMLT - 将机器学习模型整合到优化环境中的Python工具包
GithubOMLTPyomo优化开源项目机器学习神经网络
OMLT是一个将机器学习模型整合到Pyomo优化环境的Python工具包。它支持神经网络和梯度提升树模型,提供全空间、简化空间和混合整数线性规划等优化formulation。OMLT可导入Keras和ONNX模型,并提供详细文档和示例,方便研究人员和工程师在优化问题中应用机器学习技术。
jaxopt - JAX驱动的高性能优化器库
GithubJAXopt优化器可微分开源项目批处理硬件加速
JAXopt是基于JAX的优化器库,提供硬件加速、批处理和可微分的优化算法。支持GPU和TPU,可自动向量化多个优化问题实例,并支持优化解的微分。目前正与Optax合并,处于维护模式。适用于机器学习和科学计算领域的优化任务。
exploring-AI-optimization - 人工智能模型优化技术的精选学习资源
AI优化Github剪枝开源项目深度学习编译器蒸馏量化
Exploring AI optimization项目是一个聚焦AI优化技术的资源库,收录了量化、剪枝等领域的高质量论文、教程和课程。该项目每周更新AI优化领域的重要研究见解,为研究人员和开发者提供学习参考,推动AI技术发展。资源库开放社区贡献,鼓励知识交流与分享。
orion - 异步黑盒函数优化框架
GithubOríon实验平台开源项目异步框架机器学习超参数优化
Orion是一个专用于黑盒函数优化的异步框架,可作为机器学习模型和训练的元优化器。该框架提供灵活的大规模异步优化实验平台,设计理念注重最小化对研究工作流的干扰。Orion支持快速调优,为用户脚本提供简洁的非侵入式接口,并集成了先进的超参数算法、搜索空间定义和全面的配置系统。
deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架
DeepHyperGithub开源项目机器学习自动化深度集成神经架构搜索超参数优化
DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。
or-tools - Google开源的组合优化软件套件
GithubOR-Tools优化工具开源项目约束编程线性规划组合优化
OR-Tools是Google开发的开源组合优化软件套件,提供约束规划、线性规划、整数规划等多种高效求解器和算法。支持Python、C#和Java等编程语言,具有高性能和可移植性。适用于求解装箱、路径规划、资源分配等复杂优化问题,在物流配送、生产调度和网络优化等领域有广泛应用。
OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台
GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算
OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台,专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解,便于构建和维护,同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数,可处理大规模设计空间。此外,OpenMDAO还提供并行计算功能,适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架,支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法,并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用,适合解决各类复杂优化问题,为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
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。
model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化
GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化
TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API,帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型,包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档,显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护,并遵循其行为准则,开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。
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