tianshou

基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架

Tianshou 强化学习深度学习 PyTorch 算法库 Github 开源项目

Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。

GithubPARL分布式训练并行计算开源项目强化学习深度学习

PARL是一个开源的强化学习框架，专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象，并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现，在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练，为强化学习研究和应用提供了有力工具。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库

3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习

PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库，提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成，支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目，并提供全面的教程和文档。

Transfer-Learning-Library - 高效且易用的迁移学习库，支持多种算法和任务

APIGithubPyTorchTLlibTransfer Learning开源项目机器学习

Transfer Learning Library (TLlib) 是一个开源的迁移学习库，基于PyTorch设计，具备高性能和易用性。该库支持多种方法，如域对齐、域转换和半监督学习，适用于分类、回归、目标检测、分割和关键点检测等任务。提供丰富的示例代码和详细文档，并支持pip安装。这是研发新算法或应用现有算法的理想工具，适用于研究和工程实践。

torchdistill - 模块化深度学习知识蒸馏框架

GithubPyYAMLtorchdistill开源项目模型训练深度学习知识蒸馏

torchdistill是一款模块化的深度学习知识蒸馏框架，通过编辑yaml文件即可设计实验，无需编写Python代码。支持提取模型中间表示，方便进行可重复的深度学习研究。通过ForwardHookManager，无需修改模型接口即可提取数据。支持从PyTorch Hub导入模块，并包含多种范例代码及预训练模型，适用于图像分类、目标检测、语义分割和文本分类等任务。

gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具

GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目

GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库，旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速，并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法，同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。

botorch - PyTorch驱动的模块化贝叶斯优化库

BoTorchGithubPyTorch开源项目机器学习概率模型贝叶斯优化

BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库，提供模块化接口用于组合概率模型、采集函数和优化器。该库充分利用PyTorch的自动微分和并行计算能力，支持基于蒙特卡洛的采集函数，并与GPyTorch深度集成。BoTorch主要面向贝叶斯优化和AI领域的研究人员及专业实践者，为实现和测试新算法提供灵活高效的平台。

theseus - 构建适用于机器人和视觉应用的定制非线性优化层

GithubPyTorchTheseus开源项目机器人神经网络非线性优化

Theseus 是一个高效的通用库，专门用于在 PyTorch 中构建定制的非线性优化层，支持机器人和视觉问题中的端到端可微分架构。其特性包括二阶非线性优化器、线性求解器、向量化和 GPU 加速，有助于提高计算速度和内存使用效率。该库通过结合领域专用模型和神经网络模型，在保持计算梯度的同时优化 AI 模型，非常适合研究人员和开发者使用。

simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架

GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架

simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境，实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3，为强化学习研究和教学提供了实用工具。

pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架

GithubPyTorch开源项目深度学习视觉目标跟踪视频目标分割计算机视觉

PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。

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