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Tensor-Puzzles

21个张量编程挑战助力深入理解PyTorch和NumPy

Tensor-Puzzles项目包含21个张量编程挑战,旨在加深对PyTorch和NumPy等张量编程语言的理解。这些精心设计的题目引导学习者利用广播等技巧,从基本原理实现复杂张量操作,减少对标准库的依赖。项目注重实践和创新,有助于全面提升张量编程能力。

tensorly - Python张量学习库,兼容多种计算后端
GithubPythonTensorLy开源项目张量代数张量分解机器学习
TensorLy是一个专注于简化张量学习的Python库,支持张量分解、张量学习和张量代数操作。其后端系统兼容NumPy、PyTorch、JAX、TensorFlow和CuPy,可在CPU或GPU上执行大规模计算。安装方便,仅需使用pip或conda命令,且提供详尽的文档和Jupyter Notebooks示例,方便用户快速入门。这个工具不仅适合学术研究,还为开发者提供了丰富的API,欢迎通过GitHub进行贡献。
30-Days-Of-Python - 为期30天的Python学习挑战,内容涵盖从基础到高级的编程知识
GithubPython开发环境开源项目数据类型编程学习语法基础
该项目提供为期30天的Python学习挑战,内容涵盖从基础到高级的编程知识。主题包括核心概念如变量、数据类型、条件语句,以及实用技能如文件处理和Web开发。通过每日练习,参与者可系统掌握Python,为进一步学习数据科学、人工智能等领域奠定基础。课程设计通俗易懂,提供丰富实例,适合编程新手及希望提升技能的从业者。
titok-pytorch - 32 Token图像编码与重建框架
GithubPytorchTiTok图像处理图像重建开源项目深度学习
TiTok-Pytorch是一个基于PyTorch实现的图像编码和重建框架,源自ByteDance的研究。该项目将图像压缩为32个token,实现高效的图像重构和生成。TiTok-Pytorch提供简便的安装和使用方法,支持图像tokenization、重建和代码提取。这个框架适用于图像压缩、生成和重建等领域的深度学习项目,为高效图像处理提供了新的解决方案。
Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家
AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的深度学习教程,涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法,融合理论与实践,适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新,反映最新技术发展,为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法,适合不同水平的学习者。教程结构清晰,结合理论和实践,提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿,为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。
TensorFlow-Course - 从入门到精通的TensorFlow免费教程
GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程,配套清晰的源代码和文档,适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本,确保您使用的是最前沿技术。
Transformers-Tutorials - Transformers库深度学习模型教程集合
GithubHuggingFaceTransformers开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
这个项目汇集了基于HuggingFace Transformers库的多种深度学习模型教程,涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域。内容包括BERT、DETR、LayoutLM等模型的微调和推理示例,展示了在图像分类、目标检测、文档分析等任务中的应用。所有代码采用PyTorch实现,并提供Colab notebooks方便实践。
DI-treetensor - 树状张量结构简化深度学习中的复杂计算
DI-treetensorGithubOpenDILabPyTorch开源项目张量树形结构
DI-treetensor是OpenDILab开发的树状张量结构库,支持树形方式进行张量操作,简化了复杂的树形计算过程。该项目提供创建树状张量、数学运算和反向传播等功能,与PyTorch兼容。DI-treetensor为树形数据处理提供了灵活高效的解决方案,适用于深度学习中的复杂数据结构处理。
Practical_DL - 秋季深度学习课程资源与实践指南,适用于学习者和开发者
Deep LearningGithubPyTorch开源项目深度学习神经网络课程
2023秋季深度学习课程,涵盖讲座和实践材料,可在本地或Google Colab完成作业。通过Telegram讨论问题,学习课程包括深度学习基础、技巧及卷积神经网络等,由资深导师提供材料,持续改进。
nn-zero-to-hero - 神经网络与深度学习实践教程 从基础到GPT模型构建
GPTGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供了一系列神经网络课程视频和实践代码,涵盖从基础概念到GPT模型构建的全过程。课程内容包括反向传播、语言建模、多层感知器和批量归一化等主题,每个讲座配有Jupyter笔记本和练习。适合具备Python基础的开发者深入学习神经网络和深度学习技术。
tensordict - PyTorch张量集合操作的高效字典类工具
GithubPyTorchTensorDict开源项目张量操作数据处理机器学习
TensorDict是一个继承张量属性的字典类,为PyTorch提供简洁的张量集合操作方法。它支持异步设备传输、节点间快速通信、张量形状操作和分布式计算,提高了代码的可读性、紧凑性和模块化。这个工具适用于模型训练、优化器实现等机器学习任务,能有效简化代码结构,提升开发效率。
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