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科学计算与物理学习的深度学习库

DeepXDE科学机器学习物理信息学习神经网络深度学习库Github开源项目

DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题，如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端，包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle，提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块，适用于科研和工业应用。

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介绍相关项目
diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑
Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉
diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架，用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型，支持FFHQ、LSUN等数据集，实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本，为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。
TopDeepLearning - 与深度学习相关的热门 github 项目列表
GitHubGithubPyTorchTensorFlow人工智能开源项目深度学习
TopDeepLearning收录了包括但不限于多种技术栈的GitHub深度学习项目。这些开源项目支持广泛的应用场景如计算机视觉和自然语言处理，且提供最新研究成果和代码，是开发者和研究者的理想学习资源。
pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库
DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强
这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。
nx - Elixir的多维数组和数值计算库集合
EXLAGithubNxTorchx多维数组开源项目数值计算
该项目集合包括Nx，一个用于Elixir的多维数组和数值计算库；EXLA，基于Google XLA的编译器/后端；以及Torchx，基于LibTorch的后端。每个项目都有独立的README文件。未来，这些项目将独立存储。EXLA项目还包含了示例和基准测试。更多关于Elixir中机器学习的介绍，请访问组织页面。
GPUX - 专注AI推理的无服务器GPU平台
AI工具AI推理GPUXGPU服务云计算机器学习
GPUX是一个无服务器GPU平台，专注于AI推理任务。它支持StableDiffusion、SDXL和Whisper等多种AI模型的快速部署和运行。平台具有1秒冷启动、读写卷和P2P等特性，并允许用户在私有模型上为其他组织提供服务。GPUX针对机器学习工作负载进行了优化，为AI推理任务提供高效的运行环境。
tiny-dream - 轻量级 Stable Diffusion C++ 推理库
C++GithubStable DiffusionTiny Dream图像生成嵌入式开源项目
Tiny Dream 是一个轻量级的 Stable Diffusion C++ 实现，仅包含头文件且无外部依赖。该库专注于提高 CPU 效率和减少内存占用，在普通硬件上即可高效运行。Tiny Dream 内存需求低，支持多种高级功能，并提供简洁的 C++ API，便于集成到现有项目中。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。
flax - 灵活强大的JAX神经网络库和生态系统
FlaxGithubJAX开源项目机器学习深度学习神经网络库
Flax是一个基于JAX的高性能神经网络库，以灵活性为核心设计理念。它提供神经网络API、实用工具、教育示例和优化的大规模端到端示例。Flax支持MLP、CNN和自编码器等多种网络结构，并与Hugging Face集成，涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。作为Google Research与开源社区合作开发的项目，Flax致力于促进JAX神经网络研究生态系统的发展。
dlpack - 促进深度学习框架间张量共享与协作
DLPackGithub内存共享开源项目张量结构深度学习框架
DLPack是一种开放的内存张量结构，用于深度学习框架间的张量共享。它简化了框架间的运算符共享，便于封装供应商级运算符实现，支持快速切换后端实现。作为跨框架复用的桥梁，DLPack不直接实现张量和操作，而是促进深度学习生态系统的协作，为用户提供更多运算符选择和框架混合使用的可能性。
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