Beranda>Terkait pemrograman>Kode sumber lainnya
Unduh

Awesome-pytorch-list ｜ Proyek Pytorch yang mengagumkan

Versi bahasa Inggris

Isi ｜ Konten

  • Awesome-pytorch-list ｜ Proyek Pytorch yang mengagumkan
    • Versi bahasa Inggris
    • Isi ｜ Konten
    • Perpustakaan Pytorch & Terkait ｜ Perpustakaan Pytorch & Terkait
      • NLP & Pemrosesan Pidato ｜ Pemrosesan & Pemrosesan Bicara Bahasa Alami
      • CV ｜ Visi Komputer
      • PERPUSTAKAAN PERPUSTAKAAN PERPUSTAKAAN/PERPUSTAKAAN PERPUSTAKAAN DAN GENERAL
      • Perpustakaan Lain ｜ Perpustakaan Lainnya
    • Tutorial & Buku & Contoh ｜ Tutorial & Buku & Contoh
    • Implementasi Kertas ｜ Implementasi Kertas
    • Pembicaraan & Konferensi ｜ Laporan & Konferensi
    • Pytorch di tempat lain | Pytorch terkait

Perpustakaan Pytorch & Terkait ｜ Perpustakaan Pytorch & Terkait

  1. Pytorch: Tensor dan Jaringan Saraf Dinamis di Python dengan Akselerasi GPU yang Kuat | Python Tensor Computing dan Dynamic Neural Networks menggunakan akselerasi GPU yang kuat.

NLP & Pemrosesan Pidato ｜ Pemrosesan Bahasa Alami & Pemrosesan Pidato:

  1. 2800+ Teks: Pemuatan data dan abstraksi untuk data teks dan kumpulan data NLP.
  2. 1300+ Pytorch-seq2seq: Kerangka kerja open source untuk menangani SEQ2SEQ di Pytorch.
  3. 1000- Anuvada: Model yang dapat ditafsirkan NLP.
  4. 1300+ Audio: I/O Audio Sederhana.
  5. 1000- Loop: Metode pembuatan bicara di banyak pembicara.
  6. Null Faireq: Perangkat Python urutan-ke-urutan yang dikembangkan oleh Facebook.
  7. 1000- Pidato: Implementasi Model END-to-end ke teks.
  8. 5100+ Opennmt-Py: Terjemahan mesin saraf open source http://opennmt.net.
  9. 2300+ NeuralCoref: Gunakan jaringan saraf dalam spacy untuk mencapai pencernaan co-referensi yang cepat.
  10. 1000+ sentimen-penemuan: Penerapan model bahasa tanpa pengawasan berbasis skala dalam klasifikasi sentimen yang kuat.
  11. 2800+ Muse: Perpustakaan embedding kata multibahasa yang tidak diawasi atau diawasi.
  12. 1000- NMTPYTORCH: Kerangka Urutan-ke-urutan di Pytorch.
  13. 1000- Pytorch-Wavenet: Dengan cepat menghasilkan implementasi Wavenet.
  14. 1000- Tacotron-Pytorch: Tacotron: Sintesis ucapan ujung ke ujung.
  15. 10300+ Allennlp: Perpustakaan Penelitian NLP Open Source, berdasarkan Pytorch. http://www.allennlp.org/
  16. 1900+ Pytorch-NLP: Perpustakaan yang didirikan untuk mempercepat penelitian NLP, termasuk lapisan jaringan saraf, modul pemrosesan teks dan banyak set data. pytorchnlp.readthedocs.io
  17. 1000- Quick-NLP: Perpustakaan Pytorch NLP Berdasarkan Fastai.
  18. 4900+ TTS: Kerangka pembelajaran yang mendalam untuk teks untuk berbicara.
  19. 2800+ Laser: Laser adalah perpustakaan yang digunakan untuk menghitung dan menggunakan embeddings pernyataan multibahasa.
  20. 1100+ Pyannote-Audio: Blok bangunan saraf untuk Klasifikasi Pembicara: Deteksi Kegiatan Bicara, Deteksi Perubahan Pembicara, Embedding Pembicara.
  21. 1000- gensen: representasi kalimat universal berdasarkan pembelajaran multitasking skala besar.
  22. 1000- Terjemahan: Terjemahan - Perpustakaan Bahasa Pytorch.
  23. 3900+ ESPNET: Toolset pemrosesan suara ujung ke ujung. espnet.github.io/espnet
  24. 4500+ Pythia: Kerangka kerja modular untuk penelitian multimodal tentang visual dan bahasa yang berasal dari adil (Facebook AI Research).
  25. 1400+ tanpa pengawasan: terjemahan mesin saraf tanpa pengawasan berdasarkan frasa.
  26. 1300+ Jiant: Toolkit Jiant untuk model pemahaman teks umum. https://jiant.info
  27. 4300+ Bert-Pytorch: Implementasi Pytorch Google AI 2018 Bert, disertai dengan komentar sederhana.
  28. 2100+ infersent: NLI kalimat embedding (infersent) dan kode pelatihan.
  29. 1300+ UIS-RNN: Algoritma Neural Network (UIS-RNN) Interleaved State Interleaved, yang dapat membedakan suara dari lingkungan yang bising, sesuai dengan kertas diarization speaker yang diawasi dengan kertas. arxiv.org/abs/1810.04719
  30. 10600+ Flair: Kerangka kerja sederhana untuk NLP yang canggih.
  31. 6200+ PyText: Kerangka Pemodelan Bahasa Alami Berdasarkan Pytorch. fb.me/pytextdocs
  32. 1000- Voicefilter: Implementasi tidak resmi dari voicefilter Google AI. http://swpark.me/voicefilter
  33. 1000- Bert-Bere: Named-entity-pengenalan berdasarkan Bert.
  34. 1000- Transfer-NLP: Perpustakaan NLP yang dirancang untuk manajemen eksperimental yang dapat ditiru.
  35. 1000- Texar-Pytorch: Pembelajaran Mesin dan Toolkit Pembuatan Teks. Texar.io
  36. 2000+ Pytorch-Kaldi: Pytorch-Kaldi adalah sistem pengenalan suara hibrida DNN/RNN yang canggih dalam pengembangan. Bagian DNN -nya diimplementasikan oleh Pytorch, sedangkan ekstraksi fitur, perhitungan label dan decoding dilakukan oleh Kaldi Toolkit.
  37. 2900+ Nemo: Modul Saraf: Percakapan AI Toolset NVIDIA.GITHUB.IO/NEMO
  38. 1000- Pytorch-struktur: Perpustakaan Implementasi GPU yang diuji mengimplementasikan beberapa algoritma terstruktur inti dalam pembelajaran mendalam, seperti HMM, DEP Trees, CKY, ...
  39. 1000- Espresso: Espresso: Seperangkat cepat alat pengenalan ucapan saraf ujung ke ujung.
  40. 48900+ Transformers: HuggingFace Transformers: Alat NLP paling canggih di TensorFlow 2.0 dan Pytorch. huggingface.co/transformers
  41. 1500+ Reformer-Pytorch: Versi Pytorch dari Reformer.
  42. 1000- obor-metrik: Model evaluasi metrik dalam pytorch.
  43. 2600+ SpeechBrain: SpeechBrain adalah alat bicara open-source dan all-in-one berdasarkan Pytorch.
  44. 1000- BackProp: BackProp membuatnya mudah digunakan, finetune, dan menggunakan model ML canggih.

CV ｜ Visi Komputer:

  1. 9400+ Pytorch Vision: TorchVision berisi set data populer, arsitektur model, dan transformasi gambar yang umum digunakan dalam penglihatan komputer.
  2. 1000- PT-STYLETRANSFER: Transfer gaya saraf sebagai kelas di Pytorch.
  3. 1000- OpenFacepytorch: Modul Pytorch menggunakan model OpenFace NN4.Small2.V1.T7.
  4. 1000- img_classification_pk_pytorch: Cepat bandingkan model klasifikasi gambar Anda dengan model canggih (seperti densenet, resnet, ...)
  5. 1400+ SPARSECONVNET: Jaringan saraf konvolusional submanifold jarang.
  6. 1000- Convolution_LSTM_PYTORCH: Modul LSTM Convolution LSTM (Jaringan Memori Jangka Pendek Panjang).
  7. 5000+ Penyelarasan Wajah: Perpustakaan Penyelarasan Wajah 2D dan 3D Berdasarkan Pytorch. adrianbulat.com
  8. 1500+ Segmentasi Pytorch-Semantik: Segmentasi Semantik.
  9. 1000- roialign.pytorch: versi pytorch dari roialign. Implementasinya didasarkan pada crop_and_ressize dan mendukung ke depan dan ke belakang pada CPU dan GPU.
  10. 1000- Pytorch-CNN-Finetune: Pra-pelatihan jaringan saraf konvolusional dengan penyempurnaan Pytorch.
  11. 1000- Detectorch: Detectorch - Versi Pytorch dari Detectron Framework, saat ini hanya fungsi inferensi dan evaluasi Detectron, tanpa fungsi pelatihan.
  12. 4400+ Augmentor: Perpustakaan Peningkatan Gambar untuk Pembelajaran Mesin. http://augmentor.readthedocs.io
  13. 1000- S2CNN: CNN bulat: Pytorch Implementasi jaringan konvolusional bola. (misalnya gambar serba, sinyal global)
  14. 2100+ Torchcv: Kerangka kerja pembelajaran mendalam visi komputer berdasarkan Pytorch.
  15. 8400+ maskrcnn-benchmark: Implementasi referensi modular cepat dari segmentasi instan dan deteksi objek.
  16. 2200+ gambar-klasifikasi-Mobile: Computer Vision Convolution Network Sandbox, berisi kumpulan model klasifikasi pelatihan di ImageNet-1K.
  17. 1000- MedicalTorch: Kerangka Pencitraan Medis. http://medicaltorch.readthedocs.io
  18. 8400+ Akun: Pembungkus yang mudah digunakan untuk perpustakaan peningkatan gambar cepat dan perpustakaan lainnya.
  19. 4200+ Kornia: Perpustakaan penglihatan komputer mikro open source. https://kornia.org
  20. 1000- Teks-Detektor: Mendeteksi dan menerjemahkan teks.
  21. 2200+ FACENET-PYTORCH: Model Deteksi dan Pengakuan Pytorch yang terlatih, porting dari Davidsandberg/Facenet.
  22. 17300+ Detectron2: Detectron2 adalah deteksi target generasi berikutnya dan platform penelitian segmentasi.
  23. 1000- Vedaseg: kotak alat segmentasi semantik berdasarkan Pytorch.
  24. 1300+ ClassyVision: Kerangka Pytorch ujung-ke-ujung untuk klasifikasi gambar dan video. https://classyvision.ai
  25. 1000- Detecto: Gunakan 5 baris kode untuk membangun model visi komputer yang berfungsi penuh. https://detecto.readthedocs.io/
  26. 5000+ pytorch3D: pytorch3D adalah perpustakaan visi komputer 3D yang efisien dan dapat digunakan kembali untuk pembelajaran yang mendalam. https://pytorch3d.org/
  27. 15700+ MMDETEKSI: MMDETEKSI adalah kotak alat deteksi objek open source, milik proyek OpenMMLAB.
  28. 1000- Neural-Dream: Implementasi Pytorch dari Algoritma Deepdream dapat menciptakan efek visual halusinasi seperti mimpi.
  29. 1000- FlashTorch: Toolkit Visualisasi untuk Jaringan Saraf di Pytorch!
  30. 1000- Lucent: TensorFlow dan Openai Clarity's Lucid diadaptasi untuk Pytorch.
  31. 1300+ mmdetection3D: MMDetection3D adalah platform generasi berikutnya OpenMMLAB untuk deteksi objek 3D umum, bagian dari proyek OpenMMLAB.
  32. 2100+ mmsmegmentation: MMSegmentation adalah kotak alat dan tolok ukur segmentasi semantik, bagian dari proyek OpenMmLab.
  33. 2200+ Mmediting: Mmediting adalah kotak alat pengedit gambar dan video, bagian dari proyek OpenMmLab.
  34. 1000+ MMACTION2: MMACTION2 adalah OpenMMLAB's Next Generation Action Memahami Kotak Alat dan Benchmark, bagian dari proyek OpenMMLAB.
  35. 1000+ MMPOSE: MMPOSE adalah Pose Estimation Toolbox dan Benchmark, bagian dari proyek OpenMMLAB.
  36. 1000+ Lightly - Lightly adalah kerangka kerja visi komputer untuk pembelajaran yang di -swadaya.

PERPUSTAKAAN PERPUSTAKAAN PERPUSTAKAAN/PERPUSTAKAAN PERPUSTAKAAN DAN GENERASI PROBABILISTIK ｜ Probabilitas:

  1. 1000- PTSTAT: Pemrograman probabilitas dan inferensi statistik.
  2. 7000+ Pyro: Perpustakaan pemrograman probabilitas universal yang mendalam berdasarkan Python dan Pytorch. http://pyro.ai
  3. 1000- Probtorch: Obor probabilistik adalah perpustakaan yang memperluas model generasi mendalam Pytorch.
  4. 1000- PaySage: Pembelajaran tanpa pengawasan dan perpustakaan model generatif berdasarkan Python/Pytorch.
  5. 1000- Pyvarinf: Paket Python, yang mempromosikan penerapan metode pembelajaran mendalam Bayesian dengan inferensi variasional di Pytorch.
  6. 1000- Pyprob: Perpustakaan untuk pemrograman probabilistik dan kompilasi inferensi berdasarkan Pytorch.
  7. 1000- MIA: Perpustakaan yang menjalankan serangan penalaran anggota terhadap model pembelajaran mesin.
  8. 1000- Pro_gan_pytorch: Paket Progan sebagai perpanjangan dari Pytorch nn.module.
  9. 2000+ Botorch: Optimalisasi Bayesian di Pytorch.

Perpustakaan Lain ｜ Perpustakaan Lainnya:

  1. 1000- Ekstra Pytorch: Fitur tambahan dari Pytorch.
  2. 1000- Kebun Binatang Fungsional: Definisi Model dan bobot pra-pelatihan untuk Pytorch dan TensorFlow.
  3. 1600+ obor-sampling: Pytorch sampling, pelatihan lanjutan, augmentasi data dan utilitas.
  4. 1000- Torchcraft-Py: Pembungkus Python, Torchcraft adalah jembatan yang menghubungkan obor dan Starcraft.
  5. 1000- Aorun: Aorun berupaya menerapkan API seperti keras menggunakan Pytorch sebagai backend.
  6. 1000- Logger: Logger Pembelajaran Mesin.
  7. 1000- Pytorch-Docset: Dokumentasi offline Pytorch, dikombinasikan dengan DASH, ZEAL, VELOCITY atau LovelyDocs.
  8. 1000- Convert_torch_to_pytorch: Mengonversi model T7 T7 ke model Pytorch.
  9. 8000+ pretrained-models.pytorch: jaringan saraf konvolusional pretrained pytorch: nasnet, resnext, resnet, inceptionv4, inceptionresnetv2, xception, dpn, dll. Tujuan proyek ini adalah untuk membantu mereplikasi hasil kertas penelitian.
  10. 1000- Pytorch_fft: Pembungkus Pytorch untuk Cuda FFTS.
  11. 1000- CAFFE_TO_TORCH_TO_PYTORCH: Model Caffe dikonversi menjadi model Pytorch/Torch, dan model obor dikonversi menjadi model Pytorch.
  12. 1000- Pytorch-Extension: Contoh ekstensi CUDA Pytorch, menghitung produk Hadamard dari dua tensor.
  13. 7000+ Tensorboard-Pytorch: Modul ini menghemat tensor pytorch dalam format Tensorboard untuk inspeksi. Saat ini, mendukung skalar, gambar, audio, histogram, dan fitur lainnya di Tensorboard.
  14. 2400+ GPYTORCH: GPYTORCH adalah perpustakaan proses Gaussian yang diimplementasikan dengan Pytorch. Mudah untuk membuat model proses Gaussian yang dapat diskalakan, fleksibel dan modular.
  15. 2500+ Spotlight: Model yang direkomendasikan secara mendalam.
  16. 1000- Pytorch-CNS: Pencarian jaringan terkompresi umum berdasarkan Pytorch.
  17. 1000- Pyinn: Cupy mengimplementasikan operasi Pytorch menyatu.
  18. 1000- Inferno: Tentang Perpustakaan Utilitas Pytorch.
  19. 1000- Pytorch-FitModule: Metode pemasangan super sederhana untuk modul Pytorch.
  20. 4000+ Inferno-Sklearn: Perpustakaan jaringan saraf yang kompatibel dengan scikit-learn berdasarkan enkapsulasi pytorch.
  21. Null Pytorch-Caffe-Darknet-Convert: Konversi Antara Pytorch, Caffe Prototxt/Bobot dan Darknet CFG/Bobot.
  22. 1000- Pytorch2caffe: Konversi model Pytorch ke model Caffe.
  23. 1000- Pytorch-tools: Pytorch Tool.
  24. 1900+ SRU: Pelatihan RNNs secepat pelatihan CNNs. (arxiv.org/abs/1709.02755)
  25. 1000- Torch2Coreml: Torch7 -> Coreml, alat yang mengubah model Torch7 menjadi format Apple Coreml untuk berjalan di perangkat Apple.
  26. 1700+ pytorch-encoding: Pytorch Deep Texture Encoding Network (Jaringan Pengkodean Tekstur Deep) http://hangzh.com/pytorch-encoding
  27. 1000- Pytorch-CTC: Pytorch-CTC mengimplementasikan decoding pencarian balok oleh CTC (Klasifikasi Temporal Connectionist). Kode C ++ meminjam dari TensorFlow dan menambahkan fleksibilitas dengan beberapa perbaikan.
  28. 1000- Lilin: Proses Gaussian di Pytorch.
  29. 1000- DPWA: Pembelajaran terdistribusi berdasarkan rata-rata berpasangan.
  30. 1000- DNI-Pytorch: Pytorch Decoupled Neural Interface Berdasarkan Gradien Sintetis.
  31. 4000+ Skorch: Perpustakaan jaringan saraf yang kompatibel dengan scikit-learn berdasarkan enkapsulasi pytorch.
  32. 3600+ Ignite: Ignite adalah perpustakaan tingkat tinggi yang membantu Anda melatih jaringan saraf di Pytorch.
  33. 1000- Arnold: Arnold - Doom Game Agent.
  34. 1000- Pytorch-MCN: Konversi Model Matconvnet ke model Pytorch.
  35. 3200+ sederhana-cepat-rcnn-pytorch: implementasi Sederhana R-CNN lebih cepat, dengan kinerja yang sebanding dengan kertas asli.
  36. 1000- generatif_zoo: generative_zoo menyediakan implementasi kerja dari beberapa model generatif di pytorch.
  37. 1800+ Pytorchviz: Visualisasikan diagram Pytorch yang sedang berjalan.
  38. 1000- Cogitare: Cogitare - Kerangka pembelajaran mendalam yang modern, cepat dan modular.
  39. 1000- Pydlt: Kotak alat pembelajaran yang mendalam berdasarkan Pytorch.
  40. 1000- semi-diawasi-Pytorch: Implementasi berbagai model semi-diawasi berbasis VAE dan model generatif.
  41. 1000- PYTORCH_CLUSTER: Perpustakaan Ekstensi Pytorch untuk mengoptimalkan algoritma grafik cluster.
  42. 1000- Neural-Assembly-Compiler: Pytorch Neural Assembly Compiler Berdasarkan Kompilasi Saraf Adaptif.
  43. 1000- Caffemodel2PyTorch: Konversi model caffe menjadi model pytorch.
  44. 1000- Ekstensi-CPP: Ekstensi C ++ di Pytorch.
  45. 1000- Pytoune: Kerangka dan Utilitas Kelas Kelas.
  46. 1000- Jetson-Reinforcement: NVIDIA Jetson Penguatan dalam Pembelajaran GPU Perpustakaan Simulasi Menggunakan Pytorch, Openai Gym dan Robot Gazebo.
  47. 1000- Matchbox: Tulis kode pytorch untuk satu contoh dan jalankan secara efisien dalam batch kecil.
  48. 1000- Obor-Two-Sampel: Perpustakaan Uji Two-Sampel Pytorch.
  49. 3100+ Pytorch-Summary: Ringkasan Model Pytorch, mirip dengan model.summary() di Keras.
  50. 1000- mpl.pytorch: implementasi pytorch dari maxpoolingloss.
  51. NULL SCVI-DEV: Tautannya tidak valid.
  52. 5500+ Apex: Ekstensi Pytorch: Berorientasi ke arah presisi hibrida yang menyedihkan dan pelatihan terdistribusi.
  53. 3100+ ELF: ELF: Platform riset game, menciptakan kembali Alphagozero/Alphazero.
  54. 1000- Torchlite: Pytorch membangun perpustakaan tingkat tinggi tentang kerangka pembelajaran mesin populer seperti SkLearn, Pytorch dan TensorFlow.
  55. 1000- VAE Joint: Implementasi Pytorch dari Jointvae, kerangka kerja untuk memisahkan faktor variabilitas kontinu dan diskrit?
  56. 1000- SLM-LAB: Kerangka pembelajaran penguatan dalam modular Pytorch.
  57. 1000- BINDSNET: Paket Python yang mensimulasikan jaringan saraf berdenyut pada CPU atau GPU dengan bantuan fungsi Tensor Pytorch.
  58. 1000- Pro_gan_pytorch: Paket Progan sebagai perpanjangan dari Pytorch nn.module.
  59. 11500+ pytorch_geometrik: pytorch geometri perpustakaan ekstensi pembelajaran dalam.
  60. 1000- Torchplus: Implementasikan operator + pada modul Pytorch untuk mengembalikan urutan.
  61. 1000- Lagom: Lagom: Arsitektur Pytorch ringan untuk prototipe cepat algoritma pembelajaran penguatan.
  62. 1000- Torchbearer: Torchbearer: Pytorch Model Fitting Library.
  63. 1000- Pytorch-Maml-RL: Model-pembelajaran meta-agnostik dalam pembelajaran penguatan.
  64. 1000- Nalu: Implementasi Dasar Pytorch Unit Logika Aritmatika Saraf, Kertas: arxiv.org/pdf/1808.00508.pdf.
  65. 1000- Qucumber: Rekonstruksi fungsi gelombang multi-tubuh dalam jaringan saraf.
  66. 1000- Magnet: Proyek pembelajaran mendalam yang mapan. http://magnet-dl.readthedocs.io/
  67. 1000- OPENCV_TRANSFORMS: OPENCV mengimplementasikan segmentasi gambar dari TorchVision.
  68. 21100+ Fastai: Fast.AI PERPUSTAKAAN DEEP Learning, Kursus dan Tutorial.
  69. 1000- Pytorch-padat-Korespondensi: Kode untuk artikel "Jaring objek padat: belajar deskriptor objek visual padat dengan dan untuk manipulasi robot".
  70. 1000- pewarnaan-pytorch: Pytorch mengimplementasikan pewarnaan dalam interaktif. Richzhang.github.io/ideepcolor
  71. 1000- Beauty-Net: Pytorch Template Pytorch yang sederhana, fleksibel, dan dapat diperluas.
  72. 1000- OpenChem: OpenChem: Deep Learning Toolkit untuk Kimia Komputasi dan Penelitian Desain Obat mariewelt.github.io/openchem.
  73. 1000- Torchani: potensi jaringan saraf akurat Pytorch. aiqm.github.io/Torchani
  74. 1000- Pytorch-LBFGS: Pytorch mengimplementasikan L-BFGS.
  75. 2400+ gpytorch: Implementasi proses Gaussian yang efisien dan modular di Pytorch.
  76. 1000- Hessian: Versi Pytorch dari Hessian.
  77. 1000- Vel: Kecepatan dalam penelitian pembelajaran mendalam.
  78. 1000- NonChucks: Proses sampel buruk secara dinamis dalam dataset, menggunakan transformasi sebagai filter.
  79. 1000+ Torchstat: Model Analyzer di Pytorch.
  80. 1400+ QNNPACK: Paket Jaringan Saraf Kuantitatif - Implementasi Optimasi Mobile Operator Jaringan Saraf Kuantisasi.
  81. 3600+ Torchdiffeq: Pytorch memecahkan persamaan diferensial biasa (ODE), menggunakan algoritma backpropagation yang didukung oleh GPU penuh dan kompleksitas memori O (1).
  82. 1000+ Redner: Pelacak jalur Monte Carlo yang dapat dibedakan.
  83. 1000- Pixyz: Perpustakaan untuk mengembangkan model generatif yang dalam dengan cara yang lebih ringkas, intuitif dan dapat diskalakan.
  84. 1000- EuclidesDB: Fitur Machel Machine Fitur Database Tertanam. http://euclidesdb.readthedocs.io
  85. 1000- Pytorch2keras: Konversi model Pytorch ke model keras.
  86. 1000- Salad: Adaptasi domain dan kotak alat pembelajaran semi-diawasi.
  87. 1000- Netharn: Parameterisasi pemasangan dan harness prediksi untuk pytorch.
  88. 7700+ DGL: Paket Python, berdasarkan kerangka kerja DL yang ada, digunakan untuk menyederhanakan pembelajaran grafis yang mendalam. http://dgl.ai.
  89. 1600+ Gandissect: Alat berbasis Pytorch untuk memvisualisasikan dan memahami neuron Gan. gandissect.csail.mit.edu
  90. 1000- Delira: Kerangka kerja ringan untuk prototyping cepat dan melatih jaringan saraf dalam berdasarkan Pytorch dan Tensorlow untuk pencitraan medis. delira.rtfd.io
  91. 1000- Jamur: Perpustakaan Python untuk Eksperimen Pembelajaran Penguatan.
  92. 1000- XLEARN: Transfer Learning Library.
  93. 1000- Geoopt: Metode optimasi adaptif Riemann berdasarkan optimasi Pytorch.
  94. 1000- Vegan: Berisi beberapa GAN yang ada.
  95. 4200+ Kornia: Perpustakaan Visi Mikrokomputer Pytorch Open Source. https://kornia.org
  96. 1000- Advertorch: Kotak alat untuk meneliti melawan ketahanan.
  97. 2800+ Adabound: Pengoptimal yang melatih secepat Adam dan sebagus SGD.
  98. 1000- Fenchel-Young-Losses: Gunakan kehilangan fenchel-young sebagai fungsi kerugian untuk klasifikasi probabilitas dalam pytorch/tensorflow/scikit-learn.
  99. 2700+ Pytorch-Opcounter: Statistik Macs/Kejatuhan Model Pytorch.
  100. 1000- TOR10: Perpustakaan Jaringan Tensor Umum yang dirancang untuk simulasi kuantum berdasarkan Pytorch.
  101. 2600+ Catalyst: Utilitas Lanjutan untuk Penelitian Pytorch DL & RL. Fokus pengembangannya adalah pengulangan, eksperimen cepat dan penggunaan kembali kode/ide. Mampu meneliti/mengembangkan sesuatu yang baru alih -alih menulis loop pelatihan reguler lainnya.
  102. 1500+ AX: Platform eksperimental adaptif.
  103. 1000- Pywick: Perpustakaan Pelatihan Jaringan Saraf Pytorch tingkat tinggi.
  104. 1000- Torchgpipe: Pytorch mengimplementasikan GPIPE. torchgpipe.readthedocs.io
  105. 1000+ Hub: Pytorch Hub adalah pustaka model pra-terlatih yang digunakan untuk meningkatkan pengulangan penelitian.
  106. 14600+ Pytorch-Lightning: Pembungkus Pytorch ringan untuk peneliti ML. Meningkatkan model, menulis lebih sedikit templat.
  107. 1000- TOR10: Perpustakaan Jaringan Tensor Umum yang dirancang untuk simulasi kuantum berdasarkan Pytorch.
  108. 3100+ TensorWatch: Debugging, pemantauan dan visualisasi pembelajaran mesin Python dan ilmu data.
  109. 1000- WAVETORCH: Solusi numerik dan kontra persamaan gelombang. arxiv.org/abs/1904.12831
  110. 1000- Diffdist: Diffdist adalah perpustakaan Python untuk Pytorch. Ini memperluas fungsionalitas default torch.autograd dan menambahkan dukungan untuk komunikasi mikro antar-proses.
  111. 1000- TorchProf: Perpustakaan dependensi minimum untuk analisis lapisan demi lapis model pytorch.
  112. 1000- OSQPTH: Pytorch Microscopic OSQP Solver.
  113. 1000- McTorch: Perpustakaan optimasi berlipat ganda untuk pembelajaran yang mendalam.
  114. 1000- Pytorch-Hessian-Eigenthings: Dekomposisi fitur Hessian Pytorch yang efisien menggunakan produk vektor Hessian dan iterasi daya acak.
  115. 1200+ MinkowskiEngine: Mesin Minkowski adalah pustaka metode diferensial otomatis untuk konvolusi jarang umum dan tensor jarang dimensi tinggi.
  116. 1000- Pytorch-CPP-RL: CPPRL adalah kerangka pembelajaran penguatan yang ditulis dalam front-end Pytorch C ++.
  117. 1000+ Pytorch-Toolbelt: Ekstensi Pytorch untuk pengembangan prototipe R&D cepat dan koleksi kode Kaggle.
  118. 1000- Argus-Tensor-Stream: Perpustakaan untuk mendekodekan aliran video langsung menjadi memori CUDA. tensorstream.argus-ai.com
  119. 1000- Macarico: Belajar mencari di Pytorch.
  120. 1900+ Rlpyt: Pembelajaran Penguatan di Pytorch.
  121. 1000- Pywarm: Cara yang lebih bersih untuk membangun jaringan saraf untuk Pytorch. https://blue-season.github.io/pywarm/
  122. 1300+ Learn2Learn: Pytorch Meta-Learning Framework. http://learn2learn.net
  123. 1000- Torchbeast: Platform Pytorch untuk Pembelajaran Penguatan Terdistribusi.
  124. 1100+ lebih tinggi: Lebih tinggi adalah perpustakaan Pytorch yang memungkinkan pengguna untuk mendapatkan gradien tingkat tinggi yang menjangkau loop pelatihan daripada kerugian dalam satu langkah pelatihan.
  125. Null Torchelie: Torchélie adalah kumpulan serangkaian fungsi alat, lapisan, kerugian, model, pelatih, dll. Untuk Pytorch. https://torchelie.readthedocs.org/
  126. 1000- Crypten: Crypten adalah kerangka pembelajaran mesin yang dilindungi privasi yang ditulis dalam Pytorch, memungkinkan para peneliti dan pengembang untuk melatih model menggunakan data terenkripsi. Crypten saat ini mendukung perhitungan multipartai yang aman sebagai mekanisme enkripsi.
  127. 1000+ cvxpylayers: Cvxpylayers adalah perpustakaan Python untuk membangun lapisan optimisasi mikrokonveks di Pytorch.
  128. 1000+ repdistiller: tolok ukur untuk membandingkan Distilasi Representasi (CRD) dan pengetahuan terbaru tentang metode distilasi.
  129. 2500+ Kaolin: Perpustakaan Pytorch yang dirancang untuk mempercepat penelitian pembelajaran mendalam 3D.
  130. 1000- Pysnn: Kerangka kerja jaringan lonjakan yang efisien dibangun di atas pytorch untuk akselerasi GPU.
  131. 1000- Sparktorch: Latih dan jalankan model Pytorch di Apache Spark.
  132. 3400+ Pytorch-Metric-Learning: Cara termudah untuk menggunakan pembelajaran metrik dalam aplikasi Anda. Modular, fleksibel, dan dapat diskalakan. Dibangun dengan Pytorch.
  133. 1000- Autonomous-Learning-Library: Perpustakaan Pytorch untuk membangun agen pembelajaran penguatan yang dalam.
  134. 1000- Flambe: Kerangka kerja ML untuk mempercepat penelitian dan jalur produksinya. https://flambe.ai
  135. 1900+ Pytorch-Optimizer: Koleksi algoritma optimasi modern untuk Pytorch, termasuk: ACCSGD, Adabound, Adamod, Diffgrad, Lamb, Radam, Radam, Yogi.
  136. 2200+ Pytorch-Vae: Koleksi Autoencoders Variasional (VAE) di Pytorch.
  137. 16700+ Ray: Kerangka kerja yang cepat dan sederhana untuk membangun dan menjalankan aplikasi terdistribusi. Ray dikemas dengan rllib, perpustakaan pembelajaran reformer yang dapat diskalakan, dan tune, perpustakaan tuning hyperparameter yang dapat diskalakan. Ray.io
  138. 1000- Pytorch Geometrik Temporal: Perpustakaan Ekstensi Temporal untuk Pytorch Geometrik.
  139. 1000- Poutyne: Kerangka kerja seperti keras untuk pytorch yang menangani banyak kode boilerpulasi yang diperlukan untuk melatih jaringan saraf.
  140. 1000- Pytorch-Toolbox: Ini adalah proyek Toolbox untuk Pytorch. Bertujuan untuk membuat Anda menulis kode pytorch lebih mudah, mudah dibaca, dan ringkas.
  141. 1000- Pytorch-Contrib: Ini berisi implementasi ide-ide yang ditinjau dari makalah pembelajaran mesin terbaru.
  142. 6200+ EfficientNet Pytorch: Ini berisi reimplementasi Pytorch op-for-op dari EfficientNet, bersama dengan model dan contoh yang sudah terlatih.
  143. 1300+ Pytorch/XLA: Pytorch/XLA adalah paket Python yang menggunakan kompiler XLA Deep Learning untuk menghubungkan kerangka kerja Pytorch Deep Learning dan Cloud TPU.
  144. 1000- WebDataSet: WebDataSet adalah implementasi Pytorch Dataset (IterableDataSet) yang menyediakan akses yang efisien ke set data yang disimpan dalam arsip tar POSIX.
  145. 1000- Volksdep: Volksdep adalah kotak alat open-source untuk menggunakan dan mempercepat model Pytorch, Onnx dan TensorFlow dengan TensorRT.
  146. 1700+ Pytorch-Studiogan: Studiogan adalah perpustakaan Pytorch yang menyediakan implementasi Jaringan Perwakilan Umum Perwakilan Umum (GANS) untuk pembuatan gambar bersyarat/tanpa syarat. Studiogan bertujuan untuk menawarkan taman bermain yang identik untuk gans modern sehingga peneliti pembelajaran mesin dapat dengan mudah membandingkan dan menganalisis ide baru.
  147. Null Torchdrift: Perpustakaan Deteksi Drift
  148. 1600+ Accelerate: Cara sederhana untuk melatih dan menggunakan model Pytorch dengan multi-GPU, TPU, presisi campuran.
  149. 1000- Transformer petir: Antarmuka fleksibel untuk penelitian kinerja tinggi menggunakan transformator SOTA yang memanfaatkan petir pytorch, transformer, dan hydra.

Tutorial & Buku & Contoh ｜ Tutorial & Buku & Contoh

  1. 4200+ Pytorch Praktis **: Tutorial ini menjelaskan berbagai model RNN.
  2. DeeplearningfornlpinpyTorch: Ipython Notebook Tutorial Pembelajaran Mendalam, berisi penekanan pada pemrosesan bahasa alami.
  3. 21300+ Pytorch-Tutorial: Tutorial pembelajaran mendalam untuk para peneliti, di mana sebagian besar model memiliki kurang dari 30 baris kode implementasi.
  4. 1000- Pytorch-Exercises: Koleksi Latihan Pytorch.
  5. 5200+ Tutorial Pytorch: Berbagai tutorial Pytorch.
  6. 16500+ Contoh Pytorch: Contoh Penggunaan Pytorch, Skenario Aplikasi Meliputi Visi, Teks, Pembelajaran Penguatan, dll.
  7. 1000- Praktek Pytorch: Contoh Pytorch.
  8. 1000- Tutorial Mini Pytorch: Tutorial Minimalis Pytorch, diadaptasi dari tutorial Theano Alec Radford.
  9. 1000- Klasifikasi Teks Pytorch: Pytorch mengimplementasikan klasifikasi teks berdasarkan CNN.
  10. 1000- Kucing vs Anjing: Kaggle Contest Dogs vs. Cats Redux: Contoh fine-tuning jaringan edisi kernel.
  11. 1000- Convnet: Contoh pelatihan lengkap dari jaringan konvolusional yang mendalam pada set data yang berbeda (ImageNet, CIFAR10, CIFAR100, MNIST).
  12. 1000- PYTORCH-IM-ADVERSARIAL-NETWORKS: Simple Prepersarial Generation Network (GAN).
  13. 1000- Wadah Pytorch: Wadah obor yang disederhanakan di Pytorch.
  14. 1000- T-SNE di Pytorch: T-SNE Eksperimen.
  15. 1000- AAE_PyTorch: Versi Pytorch melawan Autoencoder.
  16. 1000- Kind_pytorch_tutorial: Tutorial Pemula Pytorch.
  17. 1000- Pytorch-Poetry-Gen: Char-RNN (jaringan saraf berulang tingkat karakter) berdasarkan Pytorch.
  18. 1000- Pytorch-Reinforce: Pytorch mengimplementasikan kontrol diskrit dan berkelanjutan di bawah gym openai.
  19. 6100+ Pytorch-Tutorial **: Bangun jaringan saraf Anda sendiri dengan sederhana dan cepat. https://morvanzhou.github.io/tutorials/
  20. 1000- Pytorch-Intro: Demonstrasi cara mengimplementasikan CNN dan RNN di Pytorch.
  21. 1300+ Klasifikasi Pytorch: Kerangka Klasifikasi pada Dataset CIFAR-10/100 dan Imagenet.
  22. 1000- Pytorch_notebooks - Hardmaru: Tutorial acak ditulis dalam Numpy dan Pytorch.
  23. 1000- Pytorch_tutoria-cepat: PENDAPATAN PYTORCH DAN TUTORIAL. Para peneliti di bidang visi komputer, grafik, dan pembelajaran mesin memerlukan pengetahuan dasar tentang teori jaringan saraf dan kerangka kerja jaringan saraf yang umum digunakan.
  24. 1000- PYTORCH_FINE_TUNING_TUTORIAL: Tutorial singkat tentang penyesuaian atau transfer pembelajaran di Pytorch.
  25. 1000- Pytorch_exercises: Latihan Pytorch.
  26. 1000- Contoh Kursus Musim Gugur Visi Komputer Universitas 2018 New York 2018.
  27. 1000- MSS_PYTORCH: Tidak perlu post-filtering, gunakan algoritma inferensi loop untuk mencapai nyanyian dan pemisahan wicara- implementasi pytorch. Demo: js-mim.github.io/mss_pytorch
  28. 2600+ DeepNLP-Models-Pytorch Pytorch Implementasi dari berbagai model NLP dalam dalam kursus CS-224N. (Stanford Univ: NLP dengan pembelajaran mendalam)
  29. 1000- Mila Tutorial Pendahuluan: Berbagai tutorial untuk mahasiswa baru Mila. (Mila: Pusat Penelitian Kecerdasan Buatan Kanada)
  30. 1000- pytorch.rl.learning: Gunakan pytorch untuk mempelajari pembelajaran penguatan.
  31. 1000- Minimum-Seq2seq: Model SEQ2SEQ minimum yang berfokus pada terjemahan mesin saraf.
  32. 1000- TENTSORLY-NOTEBOOKS: Gunakan Python dan Tensorly untuk mengimplementasikan metode tensor. tensorly.github.io/dev
  33. 1000- Pytorch_bits: Contoh terkait prediksi waktu.
  34. 1000- Skip-Thoughts: Pytorch mengimplementasikan model vektor kata lompatan.
  35. 1000- Video-Caption-Pytorch: Gunakan Pytorch untuk menambahkan subtitle ke video.
  36. 1000- Capsule-Network-Tutorial: Tutorial jaringan kapsul yang sederhana dan mudah dipelajari.
  37. 2100+ kode-belajar-dalam-pembelajaran-dengan-pytorch: kode dalam buku "Pengantar Pembelajaran Depat: Pytorch". item.jd.com/17915495606.html
  38. 2300+ RL-Adventure: Tutorial Pembelajaran Q Deep untuk Versi Pytorch, sederhana, mudah dipelajari, dan keterbacaan kode yang kuat. Ini termasuk implementasi Pytorch dari DQN/ DDQN/ Prioritas Replay/ Noisy Networks/ Distribusi Nilai/ Rainbow/ Hierarkis RL.
  39. 1000- Accelerated_dl_pytorch: Jupyter Day Atlanta II Algoritma Pembelajaran Deep Accelerasi untuk pertemuan, termasuk tutorial Pytorch dan pidato konferensi.
  40. 2500+ RL-Adventure-2: Tutorial tentang Pytorch0.4 Versi berikut: Kritikus Aktor / Optimalisasi Kebijakan Proksimal / Acer / DDPG / Twin Duel DDPG / Kritik Aktor Soft / Replay Pengalaman Imitasi Penghargaan Generalisasi / Pengalaman Hindsight.
  41. Generative Adversarial Networks (GANS) dalam 50 baris kode (Pytorch): 50 baris menghasilkan jaringan permusuhan.
  42. Autoencoders Prispersarial-dengan-Pytorch: Pytorch Against Autoencoders.
  43. Transfer Learning Menggunakan Pytorch: Pytorch Transfer Learning.
  44. How-to-implement-a-yolo-object-detector-in-pytorch: Cara menerapkan detektor objek yolo (v3) menggunakan pytorch.
  45. Pytorch-for-Recommenders-101: Bangun sistem rekomendasi menggunakan Pytorch.
  46. 1000- PYTORCH-FOR-NUMPY-USERS: Pytorch untuk pengguna Numpy.
  47. Tutorial Pytorch: Tutorial Cina Pytorch (Jaringan Cina Pytorch).
  48. 1000- Grokking-Pytorch: Ajari Anda langkah demi langkah cara mempelajari Pytorch.
  49. 5200+ Pytorch-Deep-Learning-Minicourse: Pytorch Deep Learning Mikro Kursus.
  50. 1000- PYTORCH-Custom-Dataset-Expamples: Beberapa contoh kumpulan data khusus untuk Pytorch.
  51. LSTM multiplikatif untuk rekomendasi berbasis urutan: LSTM multiplikasi untuk rekomendasi berbasis urutan. / Implementasi urutan yang disarankan berdasarkan LSTM.
  52. 1000- Deeplearning.Ai-Pytorch: Pytorch Implementasi Tugas Pembelajaran DEEP Coursera (DEEPEEDEARNING.AI).
  53. 1000- MNIST_PYTORCH_PYTHON_AND_CAPI: Contoh: Cara melatih jaringan mnist di Python dan menjalankannya di C ++ dengan pytorch1.0.
  54. 1000- Torch_light: Tutorial dan contoh, termasuk pembelajaran penguatan, NLP, CV. Model jaringan saraf seperti logistik, CNN, RNN, LSTM diimplementasikan oleh beberapa baris kode, dan beberapa contoh lanjutan diimplementasikan oleh model yang kompleks.
  55. 1000- Porttrain-Gan: Pengkodean (decoding belum diimplementasikan) Art-DCGAN yang dihasilkan lukisan minyak potret.
  56. 1000- MRI-Analysis-Pytorch: Analisis resonansi magnetik nuklir (MRI) dilakukan dengan menggunakan Pytorch dan MedicalTorch.
  57. 1000- CIFAR10-FAST: Pelatihan lengkap dari model resnet pada dataset CIFAR10 dalam waktu 79 detik dan mencapai akurasi tes 94%. Untuk konten terkait, lihat seri blog.
  58. Intro ke Deep Learning dengan Pytorch: Kursus gratis yang diluncurkan bersama oleh Udacity dan Facebook, termasuk pengantar Pytorch dan wawancara dengan Soumith Chintala, salah satu penulis Pytorch.
  59. 2900+ Pytorch-Sentimen-Analisis: Tutorial Analisis Semantik Pytorch dan Torchtext.
  60. 11800+ Model Pytorch-Image: Model Gambar Pytorch, Script, dan Bobot Pelatihan— (SE) Resnet/Resnext, DPN, EfficientNet, MobileNet-V3/V2/V1, Mnasnet, Nas-Path Single, FBNET, dll.
  61. 1000- CIFAR-ZOO: Implementasi Pytorch dari beberapa arsitektur CNN berdasarkan CIFAR.
  62. 3700+ d2l-pytorch: 本项目尝试复制《动手深度学习（Dive into Deep Learning）》(www.d2l.ai) 一书，将MXnet代码改编为PyTorch版。
  63. 1000- thinking-in-tensors-writing-in-pytorch: 张量思维，PyTorch实践(深度学习入门)。
  64. 1000- NER-BERT-pytorch: 命名试题识别的PyTorch解决方案，使用了Google AI的预训练BERT模型。
  65. 1000- pytorch-sync-batchnorm-example: 如何在PyTorch 中使用交叉复制（Cross Replica）/同步批标准化（Synchronized Batchnorm）。
  66. 1000- SentimentAnalysis: 情绪分析神经网络，在斯坦福情绪树库上用微调BERT训练得到。
  67. 1100+ pytorch-cpp: 为深度学习研究者打造，用C++ 实现PyTorch 教程内容（基于pytorch-tutorial 的Python教程）。
  68. Deep Learning with PyTorch: Zero to GANs: Deep Learning with PyTorch (video)系列在线课程的相关代码。
  69. Deep Learning with PyTorch: Deep Learning with PyTorch teaches you how to implement deep learning algorithms with Python and PyTorch, the book includes a case study: building an algorithm capable of detecting malignant lung tumors using CT scans.
  70. Serverless Machine Learning in Action with PyTorch and AWS: Serverless Machine Learning in Action is a guide to bringing your experimental PyTorch machine learning code to production using serverless capabilities from major cloud providers like AWS, Azure, or GCP.
  71. 3200+ LabML NN: A collection of PyTorch implementations of neural networks architectures and algorithms with side-by-side notes.

Paper implementations｜论文实现

  1. 1000- google_evolution: 实现了Large-scale evolution of image classifiers 一文的结果网络之一。
  2. 1000- pyscatwave: 基于CuPy/PyTorch的快速散射变换，Scaling the Scattering Transform: Deep Hybrid Networks
  3. 1000- scalingscattering: 该仓库包含Scaling The Scattering Transform : Deep Hybrid Networks 一文中的实验。
  4. 1000- deep-auto-punctuation: 通过逐字符学习实现自动添加标点。
  5. 1100+ Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation: 基于PyTorch的多人人体姿态估计，原始代码。
  6. 1000- PyTorch-value-iteration-networks: PyTorch实现价值迭代网络（Value Iteration Networks）（NIPS2016最佳论文奖）。
  7. 1000- pytorch_Highway: PyTorch实现高速公路网络（Highway Networks）。
  8. 1000- pytorch_NEG_loss: PyTorch实现负采样损失（Negative Sampling Loss）。
  9. 1000- pytorch_RVAE: 用PyTorch实现的产生序列数据的递归变分自动编码器，相关论文：Generating Sentences from a Continuous Space，Character-Aware Neural Language Models。
  10. 1000- pytorch_TDNN: 用PyTorch实现时间延迟神经网络（Time Delayed NN）。
  11. 1000- eve.pytorch: 一个Eve优化器的实现，相关论文：Imploving Stochastic Gradient Descent with Feedback。
  12. 1000- e2e-model-learning: 随机优化中的基于任务的端到端模型，https://arxiv.org/abs/1703.04529 。
  13. 1000- pix2pix-pytorch: PyTorch实现“基于条件对抗网络的图像到图像翻译”。 论文：Image-to-Image Translation Using Conditional Adversarial Networks。
  14. 4300+ Single Shot MultiBox Detector: 单发多盒探测器，论文：Single Shot MultiBox Detector。
  15. 1000- DiscoGAN: 学习利用生成性对抗网络发现跨域关系。论文：Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks。
  16. 1000- official DiscoGAN implementation: 官方实现“学习利用生成性对抗网络发现跨域关系”。 论文：Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks。
  17. 1000- pytorch-es: 进化策略。论文：Evolution Strategies as a Scalable Alternative to Reinforcement Learning .
  18. 1000- piwise: 使用PyTorch对VOC2012数据集进行像素切割。
  19. 1000- pytorch-dqn: 深度Q学习网络。
  20. 1000+ neuraltalk2-pytorch: PyTorch图像字幕代码库(在分支“with_finetune”中有可微调CNN)。
  21. 1000- vnet.pytorch: PyTorch实现V-Net：全卷积神经网络在体医学图像分割中的应用。 http://mattmacy.io/vnet.pytorch/
  22. 1400+ pytorch-fcn: PyTorch 实现完全卷积网络。
  23. 1000- WideResNets: PyTorch实现WideResNets。该实现比官方Torch实现花费更少的GPU内存。实现: https://github.com/szagoruyko/wide-residual-networks .
  24. 1000- pytorch_highway_networks: PyTorch实现高速公路网络。
  25. 1000- pytorch-NeuCom: Pytorch实现DeepMind的可微神经计算机论文。
  26. 1000- captionGen: 使用PyTorch为图像生成标注。
  27. 1100+ AnimeGAN: 生成对抗网络的PyTorch简单实现，关注于动漫脸谱绘画。
  28. 1000- Cnn-text classification: PyTorch 实现Kim的基于卷积神经网络的句子分类论文。
  29. 1700+ deepspeech2: 使用Baidu Warp-CTC 实现DeepSpeech2。创造一个基于DeepSpeech2 架构的网络，用CTC 激活函数训练。
  30. 1000- seq2seq: 包含PyTorch中的Seq2Seq模型。
  31. 1000- Asynchronous Advantage Actor-Critic in PyTorch: PyTorch实现A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)，论文：Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning。由于PyTorch 可以轻松地在多进程内控制共享内存，我们可以轻易实现A3C这样的异步算法。
  32. 1000- densenet: This is a PyTorch 实现DenseNet-BC 架构，相关论文Densely Connected Convolutional Networks。该实现的CIFAR-10+ 100层错误率为4.77 增长率为12。官方实现和许多第三方库的链接参见liuzhuang13/DenseNet。
  33. 1000- nninit: PyTorch神经网络模块的权值初始化方案，这是nninit 的流行端口。
  34. 1500+ faster rcnn: PyTorch 实现Faster RCNN。该项目主要基于py-faster-rcnn 和TFFRCNN。更多关于R-CNN 的细节请参考论文Faster R-CNN：Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Network。
  35. 1000- doomnet: PyTorch版Doom-net，实现了ViZDoom环境下的RL模型。
  36. 1000- flownet: 通过Dosovitskiy等完成FlowNet的Pytorch实现。
  37. 1000- sqeezenet: 在CIFAR10数据集上用PyTorch实现Squeezenet模型，论文。
  38. 2800+ WassersteinGAN: PyTorch实现WassersteinGAN。
  39. 1000- optnet: 该仓库包含PyTorch源码，重现了论文OptNet: Differentiable Optimization as a Layer in Neural Networks中的实验。
  40. 1000- qp solver: PyTorch的一个快速和可微分的QP求解器。https://locuslab.github.io/qpth/
  41. 1000- Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration : 基于模型加速的连续深度Q学习的再实现。
  42. 1000- Learning to learn by gradient descent by gradient descent: PyTorch实现Learning to learn by gradient descent by gradient descent。
  43. 1000- fast-neural-style: PyTorch实现fast-neural-style，论文：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution。
  44. 1000- PytorchNeuralStyleTransfer: Pytorch中的神经风格转换。
  45. 1000- Fast Neural Style for Image Style Transform by Pytorch: 使用快速神经风格进行图像风格转换。
  46. 1000- neural style transfer: 通过神经风格算法介绍PyTorch，Neural-Style algorithm。
  47. 1000- VIN_PyTorch_Visdom: PyTorch实现价值迭代网络(VIN):干净、简单、模块化。利用Visdom进行可视化。
  48. 1400+ YOLO2: PyTorch中的YOLOv2。
  49. 1200+ attention-transfer: 通过注意转移改善卷积网络，ICLR2017会议论文。
  50. 1000- SVHNClassifier: PyTorch实现基于深度卷积神经网络的街景图像多位数识别。
  51. 1000- pytorch-deform-conv: PyTorch实现可变形卷积(Deformable Convolution)。
  52. 1000- BEGAN-pytorch: PyTorch实现边界均衡生成对抗网络（BEGAN）: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks.
  53. 1000- treelstm.pytorch: PyTorch实现树形结构LSTM。
  54. 1000- AGE: 论文代码，原文：对抗生成编码器网络（Adversarial Generator-Encoder Networks）。
  55. 1000- ResNeXt.pytorch: 再现ResNet-V3 (深度神经网络的聚集残差变换)。
  56. 1000- pytorch-rl: 基于PyTorch和Visdom的深度强化学习。
  57. 1000- Deep-Leafsnap: 对比传统的计算机视觉方法，使用深度神经网络的LeafSnap能有效提高测试准确率。
  58. 15400+ pytorch-CycleGAN-and-pix2pix: PyTorch 实现图像风格迁移。
  59. 1000- A3C-PyTorch:PyTorch 实现A3C(Advantage async actor-critic)算法。
  60. 1000- pytorch-value-iteration-networks: PyTorch实现价值迭代网络Value Iteration Networks (NIPS 2016 最佳论文)。
  61. 1000- PyTorch-Style-Transfer: PyTorch实现实时转换多风格生成网络。
  62. 1000- pytorch-deeplab-resnet: PyTorch实现DeepLab resnet v2。
  63. 1100+ pointnet.pytorch: PyTorch实现"PointNet: 基于深度学习的3D点分类和分割模型" https://arxiv.org/abs/1612.00593
  64. 2100+ pytorch-playground: 包含常见的预训练模型和数据集(MNIST, SVHN, CIFAR10, CIFAR100, STL10, AlexNet, VGG16, VGG19, ResNet, Inception, SqueezeNet)**.
  65. 1000- pytorch-dnc: PyTorch/Visdom实现的神经机器翻译(NTM)&可微神经计算机(DNC)。
  66. 1000- pytorch_image_classifier: 使用PyTorch的最小但实用的图像分类器管道，在ResNet18上进行细化，在自己的小型数据集上获得99%的准确率。
  67. 1000- mnist-svhn-transfer: PyTorch实现CycleGAN和SGAN。
  68. null pytorch-yolo2: pytorch-yolo2
  69. 1000- dni: PyTorch实现使用合成梯度的解耦神经接口，论文：Decoupled Neural Interfaces using Synthetic Gradients。
  70. 1200+ wgan-gp: PyTorch实现论文"Improved Training of Wasserstein GANs".
  71. 1000- pytorch-seq2seq-intent-parsing: PyTorch使用seq2seq和注意力模型进行意图分析和空位填充。
  72. 1000- pyTorch_NCE: 复现噪音对比估计算法，论文：Noise-contrastive estimation: A new estimation principle for unnormalized statistical models。
  73. 1000- molencoder: 分子自动编码器。
  74. 1000- GAN-weight-norm: 论文代码，"生成对抗网络中批量和权重归一化的影响"
  75. 1000- lgamma: 实现polygamma、lgamma和beta函数。
  76. 1000- bigBatch: 论文代码，论文：“训练越久，泛化越好：关闭神经网络大批量训练的泛化间隙”。
  77. 1000- rl_a3c_pytorch: 针对Atari 2600 的强化学习，实现了A3C LSTM 。
  78. 1000- pytorch-retraining: PyTorch动物园模型转移学习(torchvision)。
  79. 1000- nmp_qc: 用于计算机视觉的神经消息传递。
  80. 2900+ grad-cam: PyTorch 实现Grad-CAM。
  81. null pytorch-trpo: PyTorch s实现置信域策略优化（Trust Region Policy Optimization (TRPO)）。
  82. 1000- pytorch-explain-black-box: PyTorch通过有意义扰动实现黑箱的可解释性解释，论文。
  83. 1000- vae_vpflows: 凸组合线性IAF与Householder流https://jmtomczak.github.io/deebmed.html 。
  84. 1000- relational-networks: Pytorch实现"用一个简单的神经网络模块来做关系推理"(关系网络)。
  85. 1000- vqa.pytorch: 视觉问答。
  86. 1300+ end-to-end-negotiator: 成交还是不成交？谈判对话的端到端学习。
  87. 1000- odin-pytorch: 神经网络失配实例的原则性检测。
  88. 1000- FreezeOut: 一种通过逐步冻结层加速神经网络训练的简单技术。
  89. 1000- ARAE: 论文代码，"对抗性正则化的自动编码器, ARAE"。
  90. 1000- forward-thinking-pytorch: PyTorch实现"前向思考：一次一层地建立和训练神经网络"。
  91. 1000- context_encoder_pytorch: PyTorch实现上下文编码器(Context Encoders)，可用于图像修复。
  92. 5500+ attention-is-all-you-need-pytorch: PyTorch在"Attention is All You Need"中实现转换模型，https://github.com/thnkim/OpenFacePytorch。
  93. 1000- OpenFacePytorch: 使用OpenFace's nn4.small2.v1.t7 模型的PyTorch模块。
  94. 1000- neural-combinatorial-rl-pytorch: PyTorch 实现"通过强化学习实现神经组合优化"。
  95. null pytorch-nec: PyTorch实现神经情景控制(NEC，Neural Episodic Control)。
  96. 1000- seq2seq.pytorch: 使用PyTorch进行Sequence-to-Sequence学习。
  97. 1000- Pytorch-Sketch-RNN: PyTorch实现“A Neural Representation of Sketch Drawings”。
  98. 1000- pytorch-pruning: PyTorch实现[1611.06440] 用于资源有效推理的剪枝卷积神经网络
  99. 1000- DrQA: PyTorch实现自动阅读维基百科并回答开放领域问题。
  100. 1000- YellowFin_Pytorch: 基于动量梯度下降（momentum SGD）的自动调优优化器，无需手动指定学习速率和动量。
  101. 1000- samplernn-pytorch: PyTorch实现SampleRNN: 一种无条件端到端神经音频生成模型。
  102. 1000- AEGeAN: 基于AE稳定的更深的深度卷积生成对抗网络(DCGAN, Deep Convolution Generative Adversarial Networks)。
  103. 1000- /pytorch-SRResNet: PyTorch实现“基于生成对抗网络的实感单幅图像超分辨率”。
  104. 1000- vsepp: 论文代码，"VSE++:使用难分样本(Hard Negative)改善视觉语义联合嵌入"。
  105. 1000- Pytorch-DPPO: Pytorch实现分布式近端策略优化(Distributed Proximal Policy Optimization)。
  106. 1700+ UNIT: 无监督的图像到图像转换网络，论文。
  107. 1300+ efficient_densenet_pytorch: DenseNets的内存高效实现。
  108. 1000- tsn-pytorch: PyTorch实现时间分割网络(TSN, Temporal Segment Networks)。
  109. 1000- SMASH: SMASH，一种高效地探索神经体系结构的实验技术。
  110. 1000- pytorch-retinanet: RetinaNet。
  111. 1000- biogans: 实现ICCV 2017 论文"利用GANs进行生物图像合成"。
  112. null Semantic Image Synthesis via Adversarial Learning: PyTorch 实现ICCV 2017 论文"基于对抗学习的语义图像合成"。
  113. 1000- fmpytorch: PyTorch在Cython中实现分析机（Factorization Machine）模块。
  114. 1000- ORN: PyTorch 实现CVPR 2017 论文"Oriented Response Networks"。
  115. 1000- pytorch-maml: PyTorch实现MAML（Model-Agnostic Meta-Learning，与模型无关的元学习）。
  116. 2200+ pytorch-generative-model-collections: PyTorch中的各种生成模型集合。
  117. 1000- vqa-winner-cvprw-2017: Pytorch 实现CVPR'17 VQA( Visual Question Answer，视觉问答) 挑战冠军。
  118. 1000- tacotron_pytorch: PyTorch 实现Tacotron 语音合成模型。
  119. 1000- pspnet-pytorch: PyTorch 实现PSPNet 语义分割网络。
  120. 1000- LM-LSTM-CRF: 《Empower Sequence Labeling with Task-Aware Language Model》 http://arxiv.org/abs/1709.04109
  121. 5000+ face-alignment: 使用PyTorch构建2D和3D人脸对齐库。
  122. 1000- DepthNet: PyTorch 在Still Box数据集上训练DepthNet。
  123. 1600+ EDSR-PyTorch: 论文《Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution》的PyTorch实现版本。 (CVPRW 2017)
  124. 1000- e2c-pytorch: E2C，Embed to Control 实现。
  125. 2900+ 3D-ResNets-PyTorch: 基于3D残差网络的动作识别。
  126. 1000- bandit-nmt: EMNLP 2017 论文《Reinforcement Learning for Bandit Neural Machine Translation with Simulated Human Feedback》的代码,，改论文在神经编解码模型的基础上实现了A2C算法，并在模拟噪声激励下对组合进行了基准测试。
  127. 2400+ pytorch-a2c-ppo-acktr: PyTorch 实现Advantage Actor Critic (A2C), Proximal Policy Optimization (PPO，近端策略优化) 和可扩展信赖域（Trust Region）方法，这些算法使用Kronecker因子近似（ACKTR）和生成对抗模仿学习（GAIL）实现，可用于深度强化学习。
  128. 1000- zalando-pytorch: Fashion-MNIST数据集上的各种实验。
  129. 1000- sphereface_pytorch: PyTorch实现SphereFace，人脸识别相关，https://arxiv.org/abs/1704.08063 。
  130. 1000- Categorical DQN: PyTorch 版Categorical DQN，该模型来自论文《A Distributional Perspective on Reinforcement Learning》。
  131. 1000- pytorch-ntm: 神经网络图灵机。
  132. null mask_rcnn_pytorch: Mask RCNN in PyTorch.
  133. 1000- graph_convnets_pytorch: PyTorch 实现图卷积神经网络，NIPS'16。
  134. 1700+ pytorch-faster-rcnn: PyTorch实现faster RCNN 检测框架，基于Xinlei Chen 的tf-faster-rcnn，已不再维护。
  135. 1000- torchMoji: A pyTorch implementation of the DeepMoji model: state-of-the-art deep learning model for analyzing sentiment, emotion, sarcasm etc.
  136. 3900+ semantic-segmentation-pytorch: 在MIT ADE20K dataset数据集上实现语义分割/场景解析。
  137. 1200+ pytorch-qrnn: PyTorch implementation of the Quasi-Recurrent Neural Network - up to 16 times faster than NVIDIA's cuDNN LSTM
  138. 1000- pytorch-sgns: Skipgram Negative Sampling in PyTorch.
  139. 1000- SfmLearner-Pytorch : Pytorch version of SfmLearner from Tinghui Zhou et al.
  140. 1000- deformable-convolution-pytorch: PyTorch实现可变形卷积。
  141. 1000- skip-gram-pytorch: A complete pytorch implementation of skipgram model (with subsampling and negative sampling). The embedding result is tested with Spearman's rank correlation.
  142. 1000- stackGAN-v2: Pytorch implementation for reproducing StackGAN_v2 results in the paper StackGAN++: Realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks by Han Zhang*, Tao Xu*, Hongsheng Li, Shaoting Zhang, Xiaogang Wang, Xiaolei Huang, Dimitris Metaxas.
  143. 1000- self-critical.pytorch: 非官方，PyTorch实现基于self-critical 序列训练的图像标注。
  144. 3600+ pygcn: 图卷积网络。
  145. 1000- dnc: 可微神经计算机、稀疏存取存储器与稀疏可微神经计算机。
  146. 1000- prog_gans_pytorch_inference: PyTorch inference for "Progressive Growing of GANs" with CelebA snapshot.
  147. 1000- pytorch-capsule: Pytorch implementation of Hinton's Dynamic Routing Between Capsules.
  148. 1000- PyramidNet-PyTorch: A PyTorch implementation for PyramidNets (Deep Pyramidal Residual Networks, arxiv.org/abs/1610.02915)
  149. 1000- radio-transformer-networks: A PyTorch implementation of Radio Transformer Networks from the paper "An Introduction to Deep Learning for the Physical Layer". arxiv.org/abs/1702.00832
  150. 1000- honk: PyTorch reimplementation of Google's TensorFlow CNNs for keyword spotting.
  151. 1000- DeepCORAL: A PyTorch implementation of 'Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation.', ECCV 2016
  152. 1000- pytorch-pose: PyTorch工具包，用于2D人体姿态估计。
  153. 1000- lang-emerge-parlai: Implementation of EMNLP 2017 Paper "Natural Language Does Not Emerge 'Naturally' in Multi-Agent Dialog" using PyTorch and ParlAI
  154. 1200+ Rainbow: Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning
  155. 1000- pytorch_compact_bilinear_pooling v1: This repository has a pure Python implementation of Compact Bilinear Pooling and Count Sketch for PyTorch.
  156. 1000- CompactBilinearPooling-Pytorch v2: (Yang Gao, et al.) A Pytorch Implementation for Compact Bilinear Pooling.
  157. 1000- FewShotLearning: Pytorch implementation of the paper "Optimization as a Model for Few-Shot Learning"
  158. 1000- meProp: Codes for "meProp: Sparsified Back Propagation for Accelerated Deep Learning with Reduced Overfitting".
  159. 1000- SFD_pytorch: 单镜头尺度不变人脸检测器。
  160. 1000- GradientEpisodicMemory: Continuum Learning with GEM: Gradient Episodic Memory. https://arxiv.org/abs/1706.08840
  161. 1900+ DeblurGAN: Pytorch implementation of the paper DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks.
  162. 4800+ StarGAN: StarGAN: 多领域图像转换GAN 网络，https://arxiv.org/abs/1711.09020 。
  163. 1000- CapsNet-pytorch: PyTorch 实现NIPS 2017 论文“胶囊间的动态路由”。
  164. 1000- CondenseNet: CondenseNet: 面向移动设备的轻量级CNN。
  165. 6700+ deep-image-prior: 基于神经网络的图像修复，无学习过程。
  166. 1100+ deep-head-pose: 使用PyTorch进行深度学习头部姿势估计。
  167. 1000- Random-Erasing: 论文代码，论文："随机擦除数据增强"。
  168. 1000- FaderNetworks: Fader Networks: 通过滑动属性重构图像- NIPS 2017，https://arxiv.org/pdf/1706.00409.pdf 。
  169. 2300+ FlowNet 2.0: FlowNet 2.0: 深度网络中光流估计的演化。
  170. 5300+ pix2pixHD: 利用条件GANs 合成和处理HD 高清图像的PyTorch 实现，https://arxiv.org/pdf/1711.11585.pdf。
  171. 1000- pytorch-smoothgrad: SmoothGrad通过增加噪声来去除噪声。
  172. 1000- RetinaNet: RetinaNe实现。
  173. 6300+ faster-rcnn.pytorch: This project is a faster faster R-CNN implementation, aimed to accelerating the training of faster R-CNN object detection models.
  174. 1000- mixup_pytorch: A PyTorch implementation of the paper Mixup: Beyond Empirical Risk Minimization in PyTorch.
  175. 1100+ inplace_abn: In-Place Activated BatchNorm for Memory-Optimized Training of DNNs
  176. 1000- pytorch-pose-hg-3d: PyTorch implementation for 3D human pose estimation
  177. 1000- nmn-pytorch: Neural Module Network for VQA in Pytorch.
  178. 1000- bytenet: Pytorch implementation of bytenet from "Neural Machine Translation in Linear Time" paper
  179. 1000- bottom-up-attention-vqa: vqa, bottom-up-attention, pytorch
  180. 1000- yolo2-pytorch: The YOLOv2 is one of the most popular one-stage object detector. This project adopts PyTorch as the developing framework to increase productivity, and utilize ONNX to convert models into Caffe 2 to benifit engineering deployment.
  181. 1000- reseg-pytorch: PyTorch 实现ReSeg。 (https://arxiv.org/pdf/1511.07053.pdf)
  182. 1000- binary-stochastic-neurons: Binary Stochastic Neurons in PyTorch.
  183. 1000- pytorch-pose-estimation: PyTorch Implementation of Realtime Multi-Person Pose Estimation project.
  184. 1000- interaction_network_pytorch: Pytorch Implementation of Interaction Networks for Learning about Objects, Relations and Physics.
  185. 1000- NoisyNaturalGradient: Pytorch Implementation of paper "Noisy Natural Gradient as Variational Inference".
  186. 1000- ewc.pytorch: An implementation of Elastic Weight Consolidation (EWC), proposed in James Kirkpatrick et al. Overcoming catastrophic forgetting in neural networks 2016(10.1073/pnas.1611835114).
  187. 1000- pytorch-zssr: PyTorch implementation of 1712.06087 "Zero-Shot" Super-Resolution using Deep Internal Learning
  188. 1000- deep_image_prior: 基于未训练神经网络的图像重建算法实现。算法：Deep Image Prior。
  189. 1000- pytorch-transformer: PyTorch实现论文Attention Is All You Need。
  190. 1000- DeepRL-Grounding: PyTorch实现AAAI-18论文Gated-Attention Architectures for Task-Oriented Language Grounding。
  191. 1000- deep-forecast-pytorch: 使用LSTMs进行风速预测，论文：Deep Forecast: Deep Learning-based Spatio-Temporal Forecasting。
  192. 1000- cat-net: 正则外观变换（Canonical Appearance Transformations）
  193. 1000- minimal_glo: Minimal PyTorch implementation of Generative Latent Optimization from the paper "Optimizing the Latent Space of Generative Networks"
  194. 1000- LearningToCompare-Pytorch: Pytorch Implementation for Paper: Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning.
  195. 1400+ poincare-embeddings: PyTorch implementation of the NIPS-17 paper "Poincaré Embeddings for Learning Hierarchical Representations".
  196. null pytorch-trpo(Hessian-vector product version): This is a PyTorch implementation of "Trust Region Policy Optimization (TRPO)" with exact Hessian-vector product instead of finite differences approximation.
  197. 1000- ggnn.pytorch: A PyTorch Implementation of Gated Graph Sequence Neural Networks (GGNN).
  198. 1000- visual-interaction-networks-pytorch: This's an implementation of deepmind Visual Interaction Networks paper using pytorch
  199. 1000- adversarial-patch: PyTorch实现对抗补丁。
  200. 1000- Prototypical-Networks-for-Few-shot-Learning-PyTorch: Implementation of Prototypical Networks for Few Shot Learning (arxiv.org/abs/1703.05175) in Pytorch
  201. 1000- Visual-Feature-Attribution-Using-Wasserstein-GANs-Pytorch: Implementation of Visual Feature Attribution using Wasserstein GANs (arxiv.org/abs/1711.08998) in PyTorch.
  202. 1000- PhotographicImageSynthesiswithCascadedRefinementNetworks-Pytorch: 用级联优化网络生成照片级图像，https://arxiv.org/abs/1707.09405 。
  203. 2400+ ENAS-pytorch: PyTorch实现"基于参数共享的高效神经网络结构搜索"。
  204. 1000- Neural-IMage-Assessment: 神经图片评估，https://arxiv.org/abs/1709.05424 。
  205. 1000- proxprop: 近端回传(Proximal Backpropagation) - 隐式梯度代替显式梯度的神经网络训练算法。
  206. 10500+ FastPhotoStyle: 照片级逼真的图像风格化的一个封闭解。
  207. 1000- Deep-Image-Analogy-PyTorch: 基于PyTorch的深度图像模拟的Python实现。
  208. 2700+ Person-reID_pytorch: 行人再识别Person-reID的PyTorch实现。
  209. 1000- pt-dilate-rnn: 空洞递归神经网络（Dilated RNNs）。
  210. 1000- pytorch-i-revnet: Pytorch实现i-RevNets。
  211. 1000- OrthNet: TensorFlow、PyTorch和Numpy层生成正交多项式。
  212. 1000- DRRN-pytorch: "超分辨率的深递归残差网络(DRRN)", CVPR 2017
  213. 1000- shampoo.pytorch: Shampoo算法实现。
  214. 1000- Neural-IMage-Assessment 2: 神经图片评估，https://arxiv.org/abs/1709.05424 。
  215. 2900+ TCN: Sequence modeling benchmarks and temporal convolutional networks locuslab/TCN
  216. 1000- DCC: This repository contains the source code and data for reproducing results of Deep Continuous Clustering paper.
  217. 1000- packnet: Code for PackNet: Adding Multiple Tasks to a Single Network by Iterative Pruning arxiv.org/abs/1711.05769
  218. 1000- PyTorch-progressive_growing_of_gans: PyTorch implementation of Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation.
  219. 1000- nonauto-nmt: PyTorch Implementation of "Non-Autoregressive Neural Machine Translation"
  220. 9800+ PyTorch-GAN: PyTorch implementations of Generative Adversarial Networks.
  221. 1000- PyTorchWavelets: PyTorch implementation of the wavelet analysis found in Torrence and Compo (1998)
  222. 1000- pytorch-made: MADE (Masked Autoencoder Density Estimation) implementation in PyTorch
  223. 1000- VRNN: Pytorch implementation of the Variational RNN (VRNN), from A Recurrent Latent Variable Model for Sequential Data.
  224. 1000- flow: Pytorch implementation of ICLR 2018 paper Deep Learning for Physical Processes: Integrating Prior Scientific Knowledge.
  225. 1600+ deepvoice3_pytorch: PyTorch实现基于卷积神经网络的语音合成模型。
  226. 1000- psmm: imlementation of the the Pointer Sentinel Mixture Model, as described in the paper by Stephen Merity et al.
  227. 3000+ tacotron2: Tacotron 2 - PyTorch implementation with faster-than-realtime inference.
  228. 1000- AccSGD: Implements pytorch code for the Accelerated SGD algorithm.
  229. 1000- QANet-pytorch: an implementation of QANet with PyTorch (EM/F1 = 70.5/77.2 after 20 epoches for about 20 hours on one 1080Ti card.)
  230. 1000- ConvE: Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings
  231. 1000- Structured-Self-Attention: Implementation for the paper A Structured Self-Attentive Sentence Embedding, which is published in ICLR 2017: arxiv.org/abs/1703.03130 .
  232. 1000- graphsage-simple: Simple reference implementation of GraphSAGE.
  233. 2800+ Detectron.pytorch: A pytorch implementation of Detectron. Both training from scratch and inferring directly from pretrained Detectron weights are available.
  234. 1000- R2Plus1D-PyTorch: PyTorch implementation of the R2Plus1D convolution based ResNet architecture described in the paper "A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition"
  235. 1000- StackNN: A PyTorch implementation of differentiable stacks for use in neural networks.
  236. 1000- translagent: Code for Emergent Translation in Multi-Agent Communication.
  237. 1000- ban-vqa: Bilinear attention networks for visual question answering.
  238. 1200+ pytorch-openai-transformer-lm: This is a PyTorch implementation of the TensorFlow code provided with OpenAI's paper "Improving Language Understanding by Generative Pre-Training" by Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans and Ilya Sutskever.
  239. 1000- T2F: 使用深度学习进行Text-to-Face生成。该项目结合了StackGAN和ProGAN，这两个模型可以基于文字描述合成人脸。
  240. 1300+ pytorch - fid: A Port of Fréchet Inception Distance (FID score) to PyTorch
  241. 1000- vae_vpflows:Code in PyTorch for the convex combination linear IAF and the Householder Flow, JM Tomczak & M. Welling jmtomczak.github.io/deebmed.html
  242. 1000- CoordConv-pytorch: Pytorch implementation of CoordConv introduced in 'An intriguing failing of convolutional neural networks and the CoordConv solution' paper. (arxiv.org/pdf/1807.03247.pdf)
  243. 1000- SDPoint: Implementation of "Stochastic Downsampling for Cost-Adjustable Inference and Improved Regularization in Convolutional Networks", published in CVPR 2018.
  244. 1000- SRDenseNet-pytorch: 极深网络，SRDenseNet-pytorch，论文：基于密集跳跃连接的图像超分辨率（ICCV_2017）。
  245. 1000- GAN_stability: Code for paper "Which Training Methods for GANs do actually Converge? (ICML 2018)"
  246. 1000- Mask-RCNN: A PyTorch implementation of the architecture of Mask RCNN, serves as an introduction to working with PyTorch
  247. 1000- pytorch-coviar: Compressed Video Action Recognition
  248. 1000- PNASNet.pytorch: PyTorch implementation of PNASNet-5 on ImageNet.
  249. 1000- NALU-pytorch: Basic pytorch implementation of NAC/NALU from Neural Arithmetic Logic Units arxiv.org/pdf/1808.00508.pdf
  250. 1000- LOLA_DiCE: Pytorch 使用DiCE实现LOLA。
  251. 1000- generative-query-network-pytorch: Generative Query Network (GQN) in PyTorch as described in "Neural Scene Representation and Rendering"
  252. 1000- pytorch_hmax: 在PyTorch中实现HMAX(Hierarchical Model and X)视觉模型。
  253. 1000- FCN-pytorch-easiest: trying to be the most easiest and just get-to-use pytorch implementation of FCN (Fully Convolotional Networks)
  254. 1000- transducer: A Fast Sequence Transducer Implementation with PyTorch Bindings.
  255. 1000- AVO-pytorch: Implementation of Adversarial Variational Optimization in PyTorch.
  256. 1000- HCN-pytorch: A pytorch reimplementation of { Co-occurrence Feature Learning from Skeleton Data for Action Recognition and Detection with Hierarchical Aggregation }.
  257. 1000- binary-wide-resnet: PyTorch implementation of Wide Residual Networks with 1-bit weights by McDonnel (ICLR 2018)
  258. 1000- piggyback: Code for Piggyback: Adapting a Single Network to Multiple Tasks by Learning to Mask Weights arxiv.org/abs/1801.06519
  259. 7700+ vid2vid: Pytorch implementation of our method for high-resolution (eg 2048x1024) photorealistic video-to-video translation.
  260. 1000- poisson-convolution-sum: Implements an infinite sum of poisson-weighted convolutions
  261. 1000- tbd-nets: PyTorch implementation of "Transparency by Design: Closing the Gap Between Performance and Interpretability in Visual Reasoning" arxiv.org/abs/1803.05268
  262. 1000- attn2d: Pervasive Attention: 2D Convolutional Networks for Sequence-to-Sequence Prediction
  263. 7500+ yolov3: YOLOv3: 训练和推断，https://www.ultralytics.com 。
  264. 1000- deep-dream-in-pytorch: Pytorch implementation of the DeepDream computer vision algorithm.
  265. 1000- pytorch-flows: PyTorch implementations of algorithms for density estimation
  266. 1000- quantile-regression-dqn-pytorch: Quantile Regression DQN a Minimal Working Example
  267. 1000- relational-rnn-pytorch: An implementation of DeepMind's Relational Recurrent Neural Networks in PyTorch.
  268. 1000- DEXTR-PyTorch: 深度极端切割，http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvlsegmentation/dextr 。
  269. 1000- PyTorch_GBW_LM: PyTorch Language Model for Google Billion Word Dataset.
  270. 1000- Pytorch-NCE: The Noise Contrastive Estimation for softmax output written in Pytorch
  271. 1000- generative-models: Annotated, understandable, and visually interpretable PyTorch implementations of: VAE, BIRVAE, NSGAN, MMGAN, WGAN, WGANGP, LSGAN, DRAGAN, BEGAN, RaGAN, InfoGAN, fGAN, FisherGAN.
  272. 1000- convnet-aig: PyTorch implementation for Convolutional Networks with Adaptive Inference Graphs.
  273. 1000- integrated-gradient-pytorch: This is the pytorch implementation of the paper - Axiomatic Attribution for Deep Networks.
  274. 1000- MalConv-Pytorch: Pytorch implementation of MalConv.
  275. 1000- trellisnet: Trellis Networks for Sequence Modeling
  276. 1000- Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning: pytorch implementation of Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning paper.
  277. 1000- pnn.pytorch: PyTorch implementation of CVPR'18 - Perturbative Neural Networks http://xujuefei.com/pnn.html.
  278. 1000- Face_Attention_Network: Pytorch implementation of face attention network as described in Face Attention Network: An Effective Face Detector for the Occluded Faces.
  279. 1800+ waveglow: 基于流的语音合成生成网络。
  280. 1000- deepfloat: This repository contains the SystemVerilog RTL, C++, HLS (Intel FPGA OpenCL to wrap RTL code) and Python needed to reproduce the numerical results in "Rethinking floating point for deep learning"
  281. 1000- EPSR: Pytorch implementation of Analyzing Perception-Distortion Tradeoff using Enhanced Perceptual Super-resolution Network. This work has won the first place in PIRM2018-SR competition (region 1) held as part of the ECCV 2018.
  282. 1000- ClariNet: Pytorch实现ClariNet。
  283. 48900+ pytorch-pretrained-BERT: PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained models
  284. 1000- torch_waveglow: PyTorch实现WaveGlow: 基于流的语音合成生成网络。
  285. 3000+ 3DDFA: The pytorch improved re-implementation of TPAMI 2017 paper: Face Alignment in Full Pose Range: A 3D Total Solution.
  286. 1600+ loss-landscape: loss-landscape Code for visualizing the loss landscape of neural nets.
  287. 1000- famos:（非）参数图像风格化马赛克的对抗性框架。论文：http://arxiv.org/abs/1811.09236 。
  288. 1000- back2future.pytorch: This is a Pytorch implementation of Janai, J., Güney, F., Ranjan, A., Black, M. and Geiger, A., Unsupervised Learning of Multi-Frame Optical Flow with Occlusions. ECCV 2018.
  289. 1000- FFTNet: Unofficial Implementation of FFTNet vocode paper.
  290. 1000- FaceBoxes.PyTorch: PyTorch实现FaceBoxes。
  291. 2900+ Transformer-XL: Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Contexthttps://github.com/kimiyoung/transformer-xl
  292. 1000- associative_compression_networks: Associative Compression Networks for Representation Learning.
  293. 1000- fluidnet_cxx: FluidNet re-written with ATen tensor lib.
  294. 3700+ Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch: This repository contains PyTorch implementations of deep reinforcement learning algorithms.
  295. 1000- Shufflenet-v2-Pytorch: This is a Pytorch implementation of faceplusplus's ShuffleNet-v2.
  296. 1000- GraphWaveletNeuralNetwork: This is a Pytorch implementation of Graph Wavelet Neural Network. ICLR 2019.
  297. 1000- AttentionWalk: This is a Pytorch implementation of Watch Your Step: Learning Node Embeddings via Graph Attention. NIPS 2018.
  298. 1000- SGCN: This is a Pytorch implementation of Signed Graph Convolutional Network. ICDM 2018.
  299. 1000- SINE: This is a Pytorch implementation of SINE: Scalable Incomplete Network Embedding. ICDM 2018.
  300. 1000- GAM: This is a Pytorch implementation of Graph Classification using Structural Attention. KDD 2018.
  301. 1000- neural-style-pt: PyTorch 实现Justin Johnson 的神经风格算法。论文：A Neural Algorithm of Artistic Style。
  302. 1000- TuckER: TuckER: Tensor Factorization for Knowledge Graph Completion.
  303. 1000- pytorch-prunes: Pruning neural networks: is it time to nip it in the bud?
  304. 1000- SimGNN: SimGNN: 一个快速图形相似度计算的神经网络方法。论文：A Neural Network Approach to Fast Graph Similarity Computation.
  305. 1000- Character CNN: PyTorch implementation of the Character-level Convolutional Networks for Text Classification paper.
  306. 2400+ XLM: PyTorch original implementation of Cross-lingual Language Model Pretraining.
  307. 1000- DiffAI: A provable defense against adversarial examples and library for building compatible PyTorch models.
  308. 1000- APPNP: Combining Neural Networks with Personalized PageRank for Classification on Graphs. ICLR 2019.
  309. 1000- NGCN: A Higher-Order Graph Convolutional Layer. NeurIPS 2018.
  310. 1000- gpt-2-Pytorch: Simple Text-Generator with OpenAI gpt-2 Pytorch Implementation
  311. 1000- Splitter: Splitter: Learning Node Representations that Capture Multiple Social Contexts. (WWW 2019).
  312. 1000+ CapsGNN: 胶囊图神经网络，Capsule Graph Neural Network。
  313. 2300+ BigGAN-PyTorch: PyTorch实现BigGAN（非官方）。
  314. 1000- ppo_pytorch_cpp: 近端策略优化算法的C++ API。
  315. 1000- RandWireNN: 基于随机连接神经网络性能的图像识别。
  316. 1000- Zero-shot Intent CapsNet: GPU-accelerated PyTorch implementation of "Zero-shot User Intent Detection via Capsule Neural Networks".
  317. 1000- SEAL-CI 半监督图分类：层次图视角，Semi-Supervised Graph Classification: A Hierarchical Graph Perspective. (WWW 2019)。
  318. 1000- MixHop: MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing. ICML 2019.
  319. 1000- densebody_pytorch: PyTorch implementation of CloudWalk's recent paper DenseBody.
  320. 1000- voicefilter: Unofficial PyTorch implementation of Google AI's VoiceFilter system http://swpark.me/voicefilter.
  321. 1300+ NVIDIA/semantic-segmentation: PyTorch实现“利用视频传播和标签松弛改进语义分割”。论文：Improving Semantic Segmentation via Video Propagation and Label Relaxation, In CVPR2019.
  322. 1000- ClusterGCN: A PyTorch implementation of "Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks" (KDD 2019).
  323. 1000+ NVlabs/DG-Net: A PyTorch implementation of "Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification" (CVPR19 Oral).
  324. 1000- NCRF: 基于神经网络条件随机场(NCRF)的肿瘤转移检测，相关论文：https://openreview.net/forum?id=S1aY66iiM。
  325. 1000- pytorch-sift: PyTorch实现SIFT（尺度不变特征变换匹配算法，Scale Invariant Feature Transform）描述子。
  326. 1000- brain-segmentation-pytorch: 深度学习分割网络U-Net的PyTorch模型实现，用于脑核磁共振中FLAIR异常的分割。
  327. 1000- glow-pytorch: PyTorch 实现"Glow, Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions"。
  328. 1000- EfficientNets-PyTorch: PyTorch实现EfficientNet: 卷积神经网络模型尺度的再思考。
  329. 1000- STEAL: STEAL - 从噪声标注中学习语义边界，https://nv-tlabs.github.io/STEAL/ 。
  330. 1000- EigenDamage-Pytorch: 官方实现ICML'19 论文"特征损伤：克罗内克分解特征基中的结构剪枝"。
  331. 1000- Aspect-level-sentiment: 论文代码和数据集，ACL2018论文："利用文档知识进行体层情感分类"。
  332. 1000- breast_cancer_classifier: 深层神经网络提高放射科医生乳腺癌筛查的效果，https://arxiv.org/abs/1903.08297 。
  333. 1000- DGC-Net: PyTorch实现"DGC-Net: 密集几何对应网络".
  334. 1000- universal-triggers: Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (EMNLP 2019)
  335. 3700+ Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch: PyTorch implementations of deep reinforcement learning algorithms and environments.
  336. 1000- simple-effective-text-matching-pytorch: A pytorch implementation of the ACL2019 paper "Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features".
  337. null Adaptive-segmentation-mask-attack (ASMA): A pytorch implementation of the MICCAI2019 paper "Impact of Adversarial Examples on Deep Learning Models for Biomedical Image Segmentation".
  338. 1000- NVIDIA/unsupervised-video-interpolation: A PyTorch Implementation of Unsupervised Video Interpolation Using Cycle Consistency, In ICCV 2019.
  339. 1000- Seg-Uncertainty: Unsupervised Scene Adaptation with Memory Regularization in vivo, In IJCAI 2020.
  340. 5700+ pulse: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models
  341. 1000- distance-encoding: Distance-Encoding - Design Provably More PowerfulGNNs for Structural Representation Learning.
  342. 1000- Pathfinder Discovery Networks: Pathfinder Discovery Networks for Neural Message Passing.
  343. 1000- PyKEEN: A Python library for learning and evaluating knowledge graph embeddings

Talks & conferences｜报告& 会议

  1. PyTorch Conference 2018: 2018年首届PyTorch开发者大会。

Pytorch elsewhere ｜ Pytorch相关

  1. 8300+ the-incredible-pytorch**: 不可思议的Pythorch：一份PyTorch相关的教程、论文、项目、社区等的清单。
  2. 6500+ generative models: 各种生成模型，例如基于Pytorch和Tensorflow的GAN、VAE。 http://wiseodd.github.io
  3. pytorch vs tensorflow: Reddit上的PyTorch和TensorFlow的比较文章。
  4. Pytorch discussion forum: PyTorch论坛。
  5. null pytorch notebook: docker-stack: 类似于Jupyter Notebook Scientific Python Stack
  6. 1000- drawlikebobross: 使用神经网络作画！
  7. 1000- pytorch-tvmisc: 该仓库收集了作者用PyTorch实现的各种玩意儿。
  8. 1000- pytorch-a3c-mujoco: 该项目旨在解决Mujoco中的控制问题，高度基于pytorch-a3c。
  9. PyTorch in 5 Minutes.
  10. 1000- pytorch_chatbot: 用PyTorch实现的聊天机器人。
  11. 1000- malmo-challenge: Malmo协作人工智能挑战-Pig Catcher团队。
  12. 1000- sketchnet: 指导计算机作画。http://www.jtoy.net/projects/sketchnet/
  13. 1200+ Deep-Learning-Boot-Camp: 非盈利社区运营的5天深度学习训练营。 http://deep-ml.com.
  14. 1000- Amazon_Forest_Computer_Vision: 亚马逊森林计算机视觉：使用PyTorch标记卫星图像标记/Keras中的PyTorch技巧。
  15. 2400+ AlphaZero_Gomoku: 用AlphaZero算法玩五子棋。
  16. null pytorch-cv: null.
  17. 2800+ deep-person-reid: Pytorch实现深度学习行人重新识别方法。
  18. 2700+ pytorch-template: PyTorch深度学习模版。
  19. 1000- Deep Learning With Pytorch: 随书代码《Deep Learning With Pytorch TextBook》 PyTorch实用指南：使用PyTorch建立文本和视觉神经网络模型。亚马逊中国电子版
  20. 1000- compare-tensorflow-pytorch: 比较用Tensorflow编写的层和用Pytorch编写的层之间的输出。
  21. 1000- hasktorch: Haskell中的张量与神经网络。
  22. Deep Learning With Pytorch Deep Learning with PyTorch 教你如何用Python和PyTorch实现深度学习算法。
  23. 1000- nimtorch: PyTorch - Python + Nim，PyTorch的Nim前端。
  24. 1000- derplearning: 自动驾驶遥控车代码。
  25. 1000- pytorch-saltnet: Kaggle | TGS Salt Identification Challenge 第9名解决方案。
  26. 1000- pytorch-scripts: 一些脚本，使在Windows上使用PyTorch更加容易。
  27. 1000- pytorch_misc: 为PyTorch讨论板创建的代码片段。
  28. 1000- awesome-pytorch-scholarship: 收集了一系列优秀的PyTorch学术文章、指南、博客、课程和其他资源。
  29. 1000- MentisOculi: PyTorch版raytracer。(raynet?)
  30. 2400+ DoodleMaster: “画出UI！”("Don't code your UI, Draw it !")
  31. 1000- ocaml-torch: ocaml-torch为PyTorch张量库提供一些ocaml绑定。
  32. 1000- extension-script: TorchScript自定义C++/CUDA运算符的示例。
  33. 1000- pytorch-inference: Windows10 平台上Pytorch 1.0在C++ 中的推断。
  34. 1000- pytorch-cpp-inference: 包含使用PyTorch C++ API执行推断的各种示例。
  35. 1100+ tch-rs: PyTorch的Rust绑定。
  36. 1000- TorchSharp: Pytorch引擎的.NET绑定。
  37. 2000+ ML Workspace: 面向机器学习和数据科学的一体化Web IDE。包含Jupyter, VS Code, PyTorch 和许多其他工具或库，这些都集合在一个Docker映像中。
  38. 1100+ PyTorch Style Guide Style guide for PyTorch code. Consistent and good code style helps collaboration and prevents errors!

Feedback: If you have any ideas or you want any other content to be added to this list, feel free to contribute.

Memperluas
Informasi Tambahan
Aplikasi Terkait
Direkomendasikan untuk Anda
Informasi Terkait Semua