Project Icon

pyvene

用于干预PyTorch模型内部状态的开源Python库

pyvene是一个用于干预PyTorch模型内部状态的开源Python库。它支持在多个位置和任意神经元集合上进行干预,适用于模型编辑、引导、鲁棒性和可解释性等AI领域。该库兼容所有PyTorch模型,无需重新定义模型类,可轻松实现对各种架构的干预。pyvene目前处于活跃开发阶段。

kaolin-wisp - 用于神经场研究的PyTorch库
GithubNVIDIA Kaolin WispPyTorch卷积网络可视化工具开源项目神经场
NVIDIA Kaolin Wisp是一个基于PyTorch的开源库,专为神经场研究而设计。它提供了数据集、图像I/O、网格处理和光线工具等实用功能,还包括可微渲染器和数据结构支持。Kaolin Wisp适用于NeRFs、NGLOD、instant-ngp和VQAD等最新项目,并提供调试可视化、交互式渲染和训练日志功能。最新版本wisp 1.0.3进行了配置系统的重大更新。
tuned-lens - 变压器模型分层预测机制的解析工具
GithubTuned Lenstransformer开源项目机器学习模型解释自然语言处理
Tuned Lens是一个开源工具包,用于分析变压器模型的分层预测过程。该工具通过训练和评估调谐镜头,展示了模型如何逐层构建预测。它使用仿射变换替代模型后几层,从中间表示中提取最佳预测,为研究人员提供了深入了解模型内部机制的方法。
captum - PyTorch模型可解释性和理解的开源库
CaptumGithubPyTorch开源项目模型可解释性特征归因神经网络分析
Captum是为PyTorch设计的模型可解释性库,提供集成梯度等多种算法,帮助理解模型预测依据和学习过程。它支持对抗攻击和输入扰动功能,可生成反事实解释。适用于模型开发者和可解释性研究人员,有助于改进模型性能和进行解释性研究。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库,旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理,并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
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。
intel-extension-for-pytorch - 通过最新优化提升Intel硬件的深度学习性能
AIGPUsGithubIntel® Extension for PyTorchLLMs优化开源项目
Intel® Extension for PyTorch* 提供优化功能,利用Intel® AVX-512 VNNI、AMX以及XMX AI引擎,提升Intel CPU和GPU上的深度学习性能。该扩展优化了大规模语言模型(LLMs),如LLAMA、GPT-J、GPT-NEOX等,支持多种量化方法(如FP32、BF16、INT8、INT4)。此外,自2.3.0版本起,还引入了模块级优化API,为定制模型优化提供了更多选项。
skorch - scikit-learn兼容的PyTorch神经网络库
GithubGridSearchCVPyTorchscikit-learnskorch开源项目神经网络
skorch 是一款与 scikit-learn 兼容的神经网络库,通过封装 PyTorch 简化深度学习模型的构建和训练。功能包括学习率调度、早停与参数冻结等,并支持 Hugging Face 和 GPyTorch 的集成。用户可通过 pip 或 conda 安装,并在 sklearn Pipeline 和网格搜索中使用其功能,提升深度学习模型的开发与优化效率。
hub - 开源预训练模型共享与发布平台
CIGithubNetlifyPyTorch Hubhubconf.py开源项目模型提交
PyTorch Hub是一个开源平台,用于发布和共享预训练深度学习模型。开发者可通过简单的PR流程提交模型,平台提供详细的提交指南和模板。PyTorch Hub支持添加hubconf.py文件验证模型功能,并集成了本地测试、CI和网页预览功能,确保模型的正确性和可用性。提交的模型会在24小时内在PyTorch官网展示,促进了AI社区的知识共享和协作。
OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架
EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目
OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架,适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持,适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。
ema-pytorch - PyTorch模型指数移动平均跟踪工具
EMAGithubPyTorch开源项目指数移动平均模型训练神经网络
ema-pytorch是一个用于在PyTorch中实现指数移动平均(EMA)的库。它提供了跟踪模型参数EMA版本的方法,支持自定义衰减因子和更新频率。该库实现了后验EMA合成技术,可在训练后生成不同衰减率的EMA模型。ema-pytorch适用于多种深度学习任务,可用于模型性能和稳定性的研究。
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

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。

Project Cover

天工AI音乐

天工AI音乐平台支持音乐创作,特别是在国风音乐领域。该平台适合新手DJ和音乐爱好者使用,帮助他们启动音乐创作,增添生活乐趣,同时发现和分享新音乐。

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