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PyTorch数据加载组件的改进版TorchData

TorchData是PyTorch数据加载组件的改进版本,主要增强了torch.utils.data.DataLoader的功能。它引入StatefulDataLoader,支持中断恢复和自定义状态跟踪,提高了数据加载的可扩展性和性能。TorchData与最新PyTorch和Python版本兼容,支持pip和conda安装。项目处于开发阶段,欢迎社区贡献和反馈。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包,提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包,适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录,利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练,并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便,支持 pip 和 conda,文档详尽,并包含模型比较和使用案例。
rl - 开源强化学习库TorchRL
TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库,提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性,配备详尽文档和测试,确保用户快速上手且使用可靠。此外,TorchRL包括多种可复用功能,适用于成本、回报处理和数据管理,是开展强化学习研究与应用的理想工具。
terratorch - 强大灵活的地理空间基础模型微调框架
GithubPyTorchTerraTorch地理空间数据开源项目机器学习模型微调
TerraTorch是基于PyTorch Lightning和TorchGeo的地理空间数据处理库,为地理空间基础模型提供微调框架。它支持多种预训练模型,包括图像分割、分类和像素回归任务的训练器。用户通过配置文件可启动微调任务,实现地理空间数据的处理和分析。
continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法
Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目
此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验,支持学术设置下的分类问题,且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导,适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。
tnt - PyTorch训练库,简化和优化模型训练过程
GithubPyTorchTNTtorchtnt安装开源项目训练工具
TNT 是一个用于 PyTorch 的训练库,支持 pip 和 conda 安装,并提供 master 版本更新。TNT 简化了 PyTorch 模型训练,提升开发效率。
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。
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
Githubpytorch-widedeep多模态深度学习宽和深模型开源项目机器学习表格数据
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。
lightning-bolts - PyTorch Lightning的深度学习组件扩展
BoltsDeepSparseGithubPyTorch LightningSparseMLTorch ORT开源项目
Lightning Bolts为PyTorch Lightning提供了多种扩展组件,包括回调和数据集,旨在加速训练和推理。它支持通过Torch ORT将模型转换为优化的ONNX图,以实现GPU加速训练;并通过SparseML在微调中引入稀疏性,提高推理性能。项目支持广泛的问题解决,并欢迎用户贡献通用组件。了解更多安装和使用信息,请访问官方文档和社区支持平台。
torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目
torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架,展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计,支持多种并行化技术,包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性,为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
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