flops-counter.pytorch

神经网络运算量与参数计算工具

ptflops 神经网络 pytorch 计算复杂度参数计数 Github 开源项目

该工具用于计算神经网络中的理论乘法加法运算量，以及参数数量和逐层计算成本。工具支持两个后端：pytorch和aten。aten后端覆盖更多模型架构，而pytorch后端更适合CNN分析。通过设置verbose参数，可以获取未纳入复杂度计算的操作信息，通过ignore_modules选项则可以忽略特定模块，适用于研究用途。适用于Pytorch版本2.0及以上。

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介绍相关项目

benchmark - 开源基准测试集评估PyTorch性能

GithubPyTorch基准测试安装开源项目性能评估模型

PyTorch Benchmarks是评估PyTorch性能的开源基准测试集。它提供修改过的流行工作负载、标准化API和多后端支持。项目包含安装指南、多种基准测试方法和低噪声环境配置工具。支持自定义基准测试和库集成。通过夜间CI运行，持续评估PyTorch最新版本性能。

torch2trt - PyTorch模型转TensorRT加速工具

GPU加速GithubPyTorchTensorRTtorch2trt开源项目模型转换

torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。

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。

ppq - 多功能的神经网络量化工具

GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化

PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算，它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性，用户可自定义量化过程，并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能，并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架，实现高效的神经网络量化部署。

brocolli - 基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化工具，支持转换为Caffe和ONNX格式

GithubPyTorchbrocolli安装开源项目转换器量化器

此开源项目提供了基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化功能，支持转换为Caffe和ONNX格式。用户可以通过简单的安装和使用步骤实现模型的转换与保存。尽管该项目已停止维护，它仍然提供了详细的使用示例和说明，适合需要进行PyTorch模型转换的用户。

ai-toolkit - AI模型训练与优化的多功能工具集

AI ToolkitFLUX.1GithubLoRA图像生成开源项目模型训练

AI-toolkit是一款功能丰富的AI模型工具集，包含FLUX.1训练、LoRA提取和模型合并等功能。它还支持批量图像生成、LoRA权重调整和滑块训练等高级特性，并提供扩展系统供用户自定义功能。这个工具集主要适用于24GB及以上显存的GPU，为AI模型开发者和研究人员提供灵活高效的解决方案。

NeuralFlow - Mistral 7B模型中间层输出可视化工具

GithubMistral 7BNeural Flow中间层输出开源项目微调模型可视化

NeuralFlow是一个Python工具，用于可视化Mistral 7B语言模型的中间层输出。它生成512x256的热图，展示模型每层的输出。该工具可用于分析模型结构和监控fine-tuning过程中的变化。NeuralFlow将4096维张量数据转化为直观的视觉表现，为AI模型开发提供新的分析方法。

oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架

CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架

OneFlow是一款深度学习框架，提供类似PyTorch的API，支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布，兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装，并利用丰富的文档和模型库快速上手，适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。

pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南

GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理

这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。

attorch - 易于修改的Python神经网络模块

GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块

attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集，提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。

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