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equinox

强大且易用的JAX兼容神经网络库

Equinox是一款专为JAX设计的神经网络库,拥有类似PyTorch的语法。该库支持过滤API和PyTree操作,并兼容JAX及其生态系统中的所有工具。对于新手用户,推荐使用MNIST卷积神经网络示例,简化模型构建过程。Equinox还提供运行时错误处理等高级功能。

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
apex - NVIDIA Apex加速PyTorch混合精度与分布式训练
ApexGithubNVIDIAPyTorch分布式训练开源项目混合精度训练
Apex是NVIDIA开发的PyTorch扩展库,专注于优化混合精度和分布式训练。该工具提供自动混合精度、分布式数据并行和同步批量归一化等功能,大幅提高训练效率。Apex还集成了多个CUDA优化扩展,如快速层归一化和融合优化器,进一步增强性能。作为持续更新的开源项目,Apex为PyTorch用户提供了最新的训练加速工具。
gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包,支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包,支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型,以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
ivy - 跨框架机器学习代码转换和模型互操作平台
GithubIvy开源开源项目机器学习框架转换模型转换
Ivy 是一个开源的机器学习框架,支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数,实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy,Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。
trax - 代码清晰、高速执行的深度学习库
GithubGoogle BrainReformerTransformerTrax开源项目深度学习
Trax是一个由Google Brain团队维护的端到端深度学习库,专注于清晰代码和高速执行。它提供预训练的Transformer模型和丰富的API文档,支持用户创建和训练自定义模型,并与TensorFlow数据集无缝集成。Trax兼容CPUs、GPUs和TPUs,用户可以通过Python脚本、notebooks和命令行界面轻松使用。
QDax - 高效加速质量多样性算法的开源框架
GithubJAXQDax并行化开源项目神经进化质量多样性
QDax是一个开源框架,用于加速质量多样性(QD)和神经进化算法。通过利用硬件加速器和大规模并行化,QDax将原本需要数天甚至数周才能在大型CPU集群上完成的QD算法运行时间缩短至几分钟。作为灵活易扩展的研究工具,QDax适用于各类问题设置,支持MAP-Elites、QDPG等多种核心QD算法,并提供多个基准任务实现。该项目由Adaptive & Intelligent Robotics Lab和InstaDeep联合开发维护。
big_vision - 基于Jax/Flax的大规模视觉模型训练框架
GithubJaxbig vision开源项目模型训练深度学习计算机视觉
Big Vision是一个用于训练大规模视觉模型的开源代码库。它基于Jax/Flax构建,支持在Cloud TPU VM和GPU上运行。该项目采用tf.data和TensorFlow Datasets实现高效的数据处理,可无缝扩展至2048个TPU核心的分布式环境。Big Vision涵盖了视觉Transformer、多模态学习、知识蒸馏等多个研究方向,为大规模视觉实验提供了可靠的基础。
xuance - 多框架支持的深度强化学习算法库
GithubXuanCe多框架支持开源库开源项目深度强化学习算法实现
XuanCe是一个开源的深度强化学习算法库,支持PyTorch、TensorFlow和MindSpore等多种框架。它兼容单智能体和多智能体任务,提供丰富的算法实现。XuanCe设计模块化,易于学习和使用,运行速度快。支持经典控制、Box2D、MuJoCo、Atari等多种环境,为研究和开发提供全面的深度强化学习工具。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
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。
DiffEqFlux.jl - 将微分方程与机器学习结合的Julia科学计算库
DiffEqFlux.jlGithub开源项目微分方程机器学习神经网络科学机器学习
DiffEqFlux.jl是一个Julia库,旨在将微分方程与机器学习相结合。该项目基于DifferentialEquations.jl和Lux.jl,主要用于科学机器学习研究,尤其是神经微分方程领域。DiffEqFlux.jl提供了多种神经网络层,包括神经常微分方程、神经随机微分方程等,并支持高阶、自适应、隐式和GPU加速等计算方法。这个库为研究人员和开发者提供了一个探索连续时间机器学习模型的工具。
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