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pytorch-widedeep

基于PyTorch的多模式深度学习工具包，结合表格、文本和图像数据

pytorch-widedeep多模态深度学习宽和深模型表格数据机器学习Github开源项目

pytorch-widedeep是一个基于Google的Wide and Deep算法的开源项目，专为多模式数据集设计，支持结合表格、文本和图像数据。该工具包提供多种架构和自定义模型支持，如TabMlp、BasicRNN、TabTransformer等。详细的安装、快速入门和使用扩展步骤可在官方文档中找到。pytorch-widedeep适合多模式数据的深度学习研究和应用。

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torchscale - 高效扩展Transformer模型的PyTorch开源库
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awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
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awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。
efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
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lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
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awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
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deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法
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CALM-pytorch是基于Google Deepmind研究的开源PyTorch实现，旨在通过组合多个专业LLM来增强大型语言模型的能力。该框架支持集成任意数量的增强型模型，提供灵活的连接配置和便捷的训练工具。CALM-pytorch可与多种Transformer架构兼容，包括视觉Transformer，为研究人员和开发者提供了一个强大的平台来探索和扩展LLM的潜力。不仅支持文本处理，还能整合视觉和音频模型，为多模态AI应用开发提供了强大支持。
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