Logo
Project Icon

pytorch-minimize

PyTorch多变量函数优化工具集

PyTorch优化自动微分最小化函数求解Github开源项目

pytorch-minimize是PyTorch生态系统中的多变量函数优化工具集。它集成了BFGS、共轭梯度法和牛顿法等多种算法,支持CPU和GPU运算。该库利用自动微分技术计算精确导数,无需手动提供梯度。此外,它还提供约束优化和非线性最小二乘问题的解决方案,为确定性优化任务提供自动梯度计算和GPU加速支持。

访问官网访问官网GithubGithub文档文档
介绍相关项目
keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库
GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分
KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。
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。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
Awesome-PyTorch-Chinese - PyTorch资源，教程、视频、实战项目和书籍推荐
GithubPyTorch书籍实战开源项目教程视频
详细介绍PyTorch资源，包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍，帮助各层次用户深入掌握PyTorch。
pytorch-handbook - 使用PyTorch进行深度学习开发的用户的系统化的入门指南
GithubPyTorch卷积神经网络开源项目循环神经网络深度学习神经网络
本开源书籍为使用PyTorch进行深度学习开发的用户提供系统化的入门指南。教程内容覆盖了从环境搭建到高级应用的各个方面，包括PyTorch基础、深度学习数学原理、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，还包含实践案例与多GPU并行训练技巧。书籍持续更新，与PyTorch版本同步，适合所有深度学习研究者。
vision - TorchVision 计算机视觉库 提供数据集模型和图像处理功能
GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉
TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库，提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端，具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API，适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容，持续更新以支持最新技术。
Knowledge-Distillation-Toolkit - 开源知识蒸馏工具包助力机器学习模型压缩
GithubPyTorch学生模型开源项目教师模型模型压缩知识蒸馏
Knowledge-Distillation-Toolkit是一个基于PyTorch和PyTorch Lightning的开源工具包，用于简化机器学习模型压缩过程。通过知识蒸馏技术，用户只需提供教师模型、学生模型、数据加载器和推理管道即可实现模型压缩。该工具包支持多种优化方法和学习率调度器，并提供详细的使用说明和示例代码，方便研究人员和开发者进行模型压缩实验。
DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现
A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习
DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法，提供模块化框架，适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等，并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1，具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外，项目提供代码示例和性能曲线图，适合相关研究参考和使用。
autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发
GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库
autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出，提供清晰稳定的API，支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织，将科学研究与工程实现分离，帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器，Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性，适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

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。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号