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。

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介绍相关项目

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。

Ryven - Python可视化编程环境与节点式流程图框架

GithubPythonQtRyven可视化脚本开源项目节点编辑器

Ryven是一款开源的Python可视化编程环境和节点式流程图框架。它基于Qt构建,提供强大的节点开发系统,支持执行Python代码并构建流程图。Ryven具备多平台兼容性、headless模式、exec流支持等特性,可用于探索流程化的Python可视化编程应用。该框架支持自定义Qt组件和多种主题,为用户提供灵活的开发体验。

thinc - 灵活轻量的深度学习库，支持多种主流框架

GithubMXNetPyTorchTensorFlowThincdeep learning开源项目

Thinc是一款轻量级深度学习库，提供简洁的函数式编程API，支持与PyTorch、TensorFlow、MXNet等框架的集成。用户可以通过Thinc构建、配置和部署自定义模型。Thinc支持类型检查、简洁的函数式模型定义、可扩展的后台系统，并兼容Python 3.6+，适用于Linux、macOS和Windows操作系统。

vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体

GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习

本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer（ViT）模型，包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器，本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装，并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化，适用于多种视觉任务场景。

ares - 对抗性机器学习研究与评估的开源Python库

ARES 2.0Github图像分类对抗性机器学习开源项目目标检测鲁棒性训练

ARES 2.0是一个基于PyTorch的对抗性机器学习研究库。它专注于评估图像分类和目标检测模型的鲁棒性，并提供防御机制。该库支持多种攻击方法，具备分布式训练和测试能力，同时提供预训练模型。ARES 2.0为机器学习模型的安全性研究提供了全面的工具集。

vision3d - PyTorch驱动的开源激光雷达感知库

3D检测GithubLIDAR感知PV-RCNNPyTorchSECOND模型开源项目

Vision 3D是一个基于PyTorch的开源库，专注于激光雷达感知领域。该项目以代码简洁性为核心，便于扩展新模型和数据集。目前已实现SECOND算法，并部分完成PV-RCNN。虽然开发已暂停，但项目仍提供详细文档和示例，支持研究人员和开发者在3D目标检测领域的应用。Vision 3D作为开源工具，欢迎社区贡献，为激光雷达感知研究提供了有价值的资源。

DeepRobust - PyTorch图像和图神经网络对抗性攻防开源库

DeepRobustGithubPyTorch图神经网络对抗攻击开源项目机器学习

DeepRobust是一个基于PyTorch的开源库，专注于图像和图神经网络的对抗性攻击与防御。它提供多种攻防算法，支持MNIST、CIFAR10等数据集，可与PyTorch Geometric集成。该库适用于对抗性机器学习研究，也为构建鲁棒深度学习模型提供工具。DeepRobust支持大规模图如OGB-ArXiv的攻击，并包含节点嵌入攻击和受害模型。它还提供图像预处理方法APE-GAN，支持ImageNet数据集，新增UGBA后门攻击和PRBCD可扩展攻击算法。库中包含MedianGCN、AirGNN等鲁棒模型，以及用于转换PyTorch Geometric和DeepRobust数据集的工具，成为全面的对抗性机器学习研究平台。

docker-pytorch - PyTorch开发环境的Docker镜像

CUDADockerGPU加速GithubPyTorch开源项目深度学习

docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像，整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速，便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用，也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。

pennylane - 跨平台量子计算与机器学习Python库

GithubPennyLane开源项目自动微分量子化学量子机器学习量子计算

PennyLane是一个跨平台的Python库，专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架，支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端，提供自动微分功能，并包括量子模拟器和优化工具，便于快速原型设计。

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。

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