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基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化工具，支持转换为Caffe和ONNX格式

此开源项目提供了基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化功能，支持转换为Caffe和ONNX格式。用户可以通过简单的安装和使用步骤实现模型的转换与保存。尽管该项目已停止维护，它仍然提供了详细的使用示例和说明，适合需要进行PyTorch模型转换的用户。

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介绍相关项目

onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具

GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速

ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。

PaddleOCR2Pytorch - 开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换

GithubOCR系统PaddleOCR多语言识别开源项目文本检测文本识别

PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目，致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法，涵盖文本检测、方向分类和文本识别，同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型，还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

former - 使用PyTorch实现简单Transformer模型的指南

GithubIMDb数据集PyTorchtransformer分类实验开源项目自注意力机制

详细介绍了如何使用PyTorch从零开始实现简单的Transformer模型，包含安装和使用指南，以及通过命令行控制超参数和数据自动下载的说明。

TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具

CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目

Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch，用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装，包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流，用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT，与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源，包括教程、工具和技术讲座，供用户学习使用。

xformers - Transformer 研究加速工具

GithubPyTorchTransformerxFormers开源项目注意力机制深度学习

xFormers 是一个加速 Transformer 研究的开源工具库。它提供可自定义的独立模块，无需样板代码即可使用。该项目包含前沿组件，专注于研究需求，同时注重效率。xFormers 的组件运行快速且内存利用率高，集成了自定义 CUDA 内核和其他相关库。它支持多种注意力机制、前馈网络和位置编码，适用于计算机视觉、自然语言处理等多个领域的研究工作。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-32b-GGUF - 量化模型文件下载指南，通过选择适合的文件优化性能

GithubHuggingfaceReplete-LLM-V2.5-Qwen-32b嵌入输出权重开源项目文本生成模型视觉处理量化

该项目使用llama.cpp工具进行模型量化，提供多种Replete-LLM-V2.5-Qwen-32b模型文件下载选项。每种文件类型均说明其特性，如高质量和性能等，并适应不同硬件环境，以帮助用户根据需求优化模型质量或速度。文件适用于多种RAM和VRAM配置，便于在不同系统中实现优异性能。

awesome-model-quantization - 全面的模型量化研究资源

Awesome Model QuantizationBiBenchEfficient_AIGC_RepoGithubMQBenchSurvey of Quantization开源项目

此项目汇集了关于模型量化的各类论文、文档和代码，为研究者提供丰富的参考资源。内容包括二值化和量化方法的调研、基准测试，以及生成模型的压缩和加速技术。项目持续更新，并欢迎对未收录研究成果的贡献。感谢所有已作出贡献的研究者。

CoCa-pytorch - CoCa模型的PyTorch开源实现

CoCaGithubPytorch实现transformer架构图像文本模型对比学习开源项目

CoCa-pytorch项目提供了CoCa(Contrastive Captioners)模型的PyTorch实现。该项目将对比学习融入传统的编码器/解码器transformer，优化了图像到文本的转换。项目采用PaLM的transformer架构，包含单模态、多模态transformers和交叉注意力模块。这一实现为研究和开发图像-文本基础模型提供了有力工具。

d2l-pytorch - MXNet代码转换为PyTorch实现的指南

Dive Into Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目深度学习线性神经网络

本项目基于《Dive Into Deep Learning》书籍，将MXNet代码转换为PyTorch实现。内容包括安装指南、线性神经网络、多层感知器、卷积神经网络、现代卷积网络、循环神经网络和注意力机制等章节。提供详细教程和示例代码，适合使用PyTorch进行深度学习的开发者。建议克隆仓库或使用nbviewer查看notebook文件。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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