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RecStudio

基于PyTorch的模块化推荐系统库 支持多任务多模型

RecStudio是一个基于PyTorch的模块化推荐系统库。它支持通用、序列、知识、特征和社交等多种推荐任务。该框架提供灵活的模型结构、统一的数据处理、GPU加速、简洁的模型分类和多种负采样方法。RecStudio为推荐系统研究和开发提供了高效便捷的工具。

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。
multimodal - PyTorch多模态模型开发框架
GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习
TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架,提供模块化构建块和预训练模型,支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例,可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统,便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。
sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架
GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目
SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架,基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法,处理多种场景表示和采样策略,并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念,例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法,适用于研究者和工程师。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源,包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统!本项目集成了丰富的教程、库和视频资源,全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化,均提供细致入微的资源,帮助各层次开发者提升机器学习实力。
RSAlgorithms - 集成传统与社交方法的开源推荐系统工具包
Github协同过滤开源工具包开源项目推荐系统矩阵分解社交推荐
RSAlgorithms是一个开源推荐系统工具包,集成了传统和社交推荐算法。该项目提供基于评分数据的传统推荐方法,以及利用社交信息缓解数据稀疏问题的社交推荐方法。同时收录了其他研究者实现的经典算法。RSAlgorithms支持交叉验证,并具有灵活的参数配置功能。
tfrecord - 允许在 python 中有效地读取和写入 tfrecord 文件
GithubPyTorchTFRecordReaderTFRecordWritertfrecord开源项目数据集
该库在Python中提供了高效读取和写入TFRecord文件的方法,并为PyTorch提供了可迭代的数据集读取器。支持无压缩和gzip压缩的TFRecord文件,通过创建索引文件可以避免多线程重复记录。用户还能使用transform函数进行特征后处理,如解码图像和归一化颜色范围。该库简化了多文件读取和顺序数据处理流程。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch,用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装,包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流,用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT,与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源,包括教程、工具和技术讲座,供用户学习使用。
Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型 (LLM) 相关推荐系统主题的论文和资源的集合
ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新
Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点,提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态,举行定期论文评述,旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。
RevCol - 多任务计算机视觉的新型架构
GithubRevCol图像分类开源项目目标检测计算机视觉语义分割
RevCol是一种新型神经网络架构,采用多个子网络(列)通过多层可逆连接组成。作为基础模型骨干,RevCol适用于图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务。该架构在ImageNet等基准测试中表现优异,项目提供了训练和评估代码,以及多个数据集上的预训练模型权重,方便研究人员进行进一步探索。
LibMTL - 基于PyTorch的多任务学习开源库,支持多种架构和优化策略
GithubLibMTLPyTorch多任务学习开源库开源项目算法
LibMTL是一个基于PyTorch的开源库,专为多任务学习(MTL)设计。它提供了一致的代码库和评估流程,支持多种架构和优化策略,涵盖多个领域的基准数据集。LibMTL采用模块化设计,允许用户灵活添加自定义组件或调整现有算法,方便开发新策略或应用于新场景。详尽的文档确保不同经验水平的开发者都能轻松使用。
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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。

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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。

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