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Pytorch＆関連ライブラリ｜ Pytorchおよび関連ライブラリ

Pytorch：強力なGPU加速を伴うPythonのテンソルと動的なニューラルネットワーク|強力なGPU加速度を使用したPythonテンソルコンピューティングと動的ニューラルネットワーク。

NLP＆音声処理｜自然言語処理と音声処理：

2800+テキスト：テキストデータとNLPデータセットのデータ読み込みと抽象化。
1300+ Pytorch-seq2Seq：PytorchのSeq2Seqを処理するためのオープンソースフレームワーク。
1000-アヌバダ：NLP解釈可能なモデル。
1300以上のオーディオ：シンプルなオーディオI/O。
1000-ループ：複数のスピーカーにわたる音声生成方法。
Null Fairq：Facebookが開発したシーケンスからシーケンスPythonツールキット。
1000-スピーチ：テキストへの音声のエンドツーエンドモデルの実装。
5100+ opennmt-py：オープンソースニューラルマシン翻訳http://opennmt.net。
2300+ NeuralCoref：スペイシーのニューラルネットワークを使用して、迅速な共発せた消化を実現します。
1000以上のセンチメントの発見：堅牢なセンチメント分類におけるスケールベースの監視されていない言語モデルの適用。
2800+ミューズ：多言語の監視なしまたは監督された単語埋め込みライブラリ。
1000- nmtpytorch：Pytorchのシーケンスからシーケンスフレームワーク。
1000- Pytorch-Wavenet：Wavenetの実装をすばやく生成します。
1000-タコトロン - ピートルチ：タコトロン：エンドツーエンドの音声合成。
10300+ allennlp：Pytorchに基づくオープンソースNLP研究ライブラリ。 http://www.allennlp.org/
1900+ Pytorch-NLP：ニューラルネットワーク層、テキスト処理モジュール、多数のデータセットなど、NLP研究を加速するために設立されたライブラリ。 pytorchnlp.readthedocs.io
1000- Quick-NLP：Fastaiに基づくPytorch NLPライブラリ。
4900+ TTS：テキストからスピーチへの深い学習フレームワーク。
2800+レーザー：レーザーは、多言語ステートメントの埋め込みを計算して使用するために使用されるライブラリです。
1100+ pyannote-audio：スピーカー分類のための神経ビルディングブロック：音声活動の検出、スピーカーの変更検出、スピーカーの埋め込み。
1000-ジェンセン：大規模なマルチタスク学習に基づく普遍的な文の表現。
1000-翻訳：翻訳 - Pytorch言語ライブラリ。
3900+ ESPNET：エンドツーエンドの音声処理ツールセット。 espnet.github.io/espnet
4500+ Pythia：フェアから発生する視覚および言語に関するマルチモーダル研究のためのモジュラーフレームワーク（Facebook AI Research）。
1400+監視なし：フレーズに基づいた神経師の教師の機械翻訳。
1300+ジアント：一般的なテキスト理解モデルのためのJiant Toolkit。 https://jiant.info
4300+ Bert-Pytorch：Google AI 2018 BertのPytorchの実装、簡単なコメントを伴います。
2100+ fersent：nli文の埋め込み（インサーセント）およびトレーニングコード。
1300+ UIS-RNN：無限のインターリーブ状態再帰ニューラルネットワーク（UIS-RNN）アルゴリズムは、紙の完全に監視されたスピーカーのダイアリゼーションに対応する騒々しい環境と区別できます。 arxiv.org/abs/1810.04719
10600+ Flair：最先端のNLPの簡単なフレームワーク。
6200+ Pytext：Pytorchに基づく自然言語モデリングフレームワーク。 fb.me/pytextdocs
1000- VoiceFilter：Google AIのVoiceFilterの非公式の実装。 http://swpark.me/voicefilter
1000-バートナー：Bertに基づく名前を付けられたエンティティ認識。
1000-転送-NLP：複製可能な実験管理のために設計されたNLPライブラリ。
1000- Texar-Pytorch：機械学習とテキスト生成ツールキット。 texar.io
2000+ Pytorch-Kaldi：Pytorch-Kaldiは、開発中の最先端のDNN/RNNハイブリッド音声認識システムです。そのDNN部品はPytorchによって実装されていますが、特徴抽出、ラベルの計算、デコードはKaldi Toolkitによって行われます。
2900+ nemo：ニューラルモジュール：会話型AIツールセットnvidia.github.io/nemo
1000- Pytorch-struct：テスト済みのGPU実装ライブラリは、HMM、Dep Trees、CKY、...
1000-エスプレッソ：エスプレッソ：エンドツーエンドの神経音声認識ツールの高速セット。
48900+トランス：ハギングフェイストランス：Tensorflow 2.0およびPytorchで最も高度なNLPツール。 huggingface.co/transformers
1500+ Reformer-Pytorch：ReformerのPytorchバージョン。
1000-トーチメトリック：Pytorchのモデル評価メトリック。
2600+ Speechbrain：SpeechBrainは、Pytorchに基づいたオープンソースとオールインワンの音声ツールキットです。
1000- BackProp：BackPropを使用すると、最新のMLモデルを簡単に使用でき、微調整し、展開できます。

CV ｜コンピュータービジョン：

9400+ Pytorch Vision：Torchvisionには、一般的なデータセット、モデルアーキテクチャ、およびコンピュータービジョンで一般的に使用される画像変換が含まれています。
1000- PT-STYLETRANSFER：Pytorchのクラスとしてのニューラルスタイルの転送。
1000- OpenFacePytorch：PytorchモジュールOpenfaceのNN4.SMALL2.V1.T7モデルを使用しています。
1000- IMG_CLASSIFICATIAL_PK_PYTORCH：画像分類モデルを最先端のモデル（Densenet、Resnet、...など）とすばやく比較してください。
1400+ sparseconvnet：サブマニホールドスパース畳み込みニューラルネットワーク。
1000- Convolution_lstm_pytorch：マルチレイヤー畳み込みLSTM（長期短期メモリネットワーク）モジュール。
5000以上の対面整合：Pytorchに基づく2Dおよび3Dフェイスアライメントライブラリ。 AdrianBulat.com
1500+ Pytorch-Semantic-Segemation：セマンティックセグメンテーション。
1000- roialign.pytorch：roialignのpytorchバージョン。その実装は、CROP_AND_RESIZEに基づいており、CPUとGPUの前後にサポートしています。
1000- Pytorch-CNN-Finetune：Pytorch微調整を伴う訓練前の畳み込みニューラルネットワーク。
1000- DetectorCh：DetectorCh -Detectron FrameworkのPytorchバージョン。現在、Training機能なしのDetectronの推論と評価関数のみです。
4400+ Augmentor：機械学習用の画像強化ライブラリ。 http://augmentor.readthedocs.io
1000- S2CNN：球状CNN：球状畳み込みネットワークのPytorch実装。（例えば、全面画像、グローバル信号）
2100+ TORCHCV：Pytorchに基づくコンピュータービジョンディープラーニングフレームワーク。
8400+ MaskRCNNベンチマーク：インスタンスセグメンテーションとオブジェクト検出の高速モジュラー参照実装。
2200+ Image-Classification-Mobile：Computer Vision Convolution Network Training Sandbox。
1000- MedicalTorch：医療イメージングフレームワーク。 http://medicaltorch.readthedocs.io
8400+アカウント：高速画像強化ライブラリやその他のライブラリ用の使いやすいラッパー。
4200+ Kornia：オープンソースのマイクロコンピュータービジョンライブラリ。 https://kornia.org
1000-テキスト検出器：テキストを検出して翻訳します。
2200+ Facenet-Pytorch：Davidsandberg/Facenetから移植された事前に訓練されたPytorchフェース検出および認識モデル。
17300+ detectron2：Detectron2は、FAIRの次世代ターゲット検出およびセグメンテーション研究プラットフォームです。
1000- Vedaseg：Pytorchに基づくセマンティックセグメンテーションツールボックス。
1300+ ClassyVision：画像とビデオ分類のためのエンドツーエンドのPytorchフレームワーク。 https://classyvision.ai
1000-検出：5行のコードを使用して、完全に機能するコンピュータービジョンモデルを構築します。 https://detecto.readthedocs.io/
5000+ pytorch3d：pytorch3dは、深い学習のための効率的で再利用可能な3Dコンピュータービジョンライブラリです。 https://pytorch3d.org/
15700+ MMDETECTION：MMDETECTIONは、OpenMMLabプロジェクトに属するオープンソースオブジェクト検出ツールボックスです。
1000-ニューラルドリーム：DeepdreamアルゴリズムのPytorchの実装は、夢のような幻覚の視覚効果を生み出すことができます。
1000-フラッシュトーチ：Pytorchのニューラルネットワーク用の視覚化ツールキット！
1000- lucent：TensorflowとOpenai ClarityのLucidは、Pytorchに適応しました。
1300+ MMDETECTION3D：MMDETECTION3Dは、OpenMMLabプロジェクトの一部である一般的な3Dオブジェクト検出のためのOpenMMLabの次世代プラットフォームです。
2100+ mmsegemation：MMSegmentationは、OpenMMLabプロジェクトの一部であるセマンティックセグメンテーションツールボックスとベンチマークです。
2200+ Mediting：Meditingは、OpenMMLabプロジェクトの一部である画像およびビデオ編集ツールボックスです。
1000+ MMACTION2：MMACTION2は、OpenMMLabプロジェクトの一部であるOpenMMLabの次世代アクションツールボックスとベンチマークです。
1000以上のmmope：MMPOSEは、OpenMMLabプロジェクトの一部であるポーズ推定ツールボックスとベンチマークです。
1000+軽く - 軽く自己学習学習のためのコンピュータービジョンフレームワークです。

確率的/生成されたライブラリ｜確率ライブラリと生成ライブラリ：

1000- PTSTAT：確率プログラミングと統計的推論。
7000+ Pyro：PythonとPytorchに基づく深いユニバーサル確率プログラミングライブラリ。 http://pyro.ai
1000- Probtorch：確率的トーチは、Pytorchのディープジェネレーションモデルを拡張するライブラリです。
1000-給料：Python/Pytorchに基づく監視されていない学習および生成モデルライブラリ。
1000- Pyvarinf：Pythonパッケージ。これは、Pytorchでの変分推論を伴うベイジアンディープラーニング方法の適用を促進します。
1000-ピプロブ：Pytorchに基づく確率的プログラミングと推論コンパイルのライブラリ。
1000- MIA：機械学習モデルに対するメンバーの推論攻撃を実行するライブラリ。
1000- pro_gan_pytorch：pytorch nn.moduleの拡張機能としてのproganパッケージ。
2000+ボトルチ：Pytorchのベイズの最適化。

他のライブラリ｜他のライブラリ：

1000- Pytorchエクストラ：Pytorchの追加機能。
1000-機能的動物園：PytorchおよびTensorflowのモデル定義とトレーニング前の重み。
1600+トーチサンプリング：Pytorchサンプリング、高度なトレーニング、データ増強、ユーティリティ。
1000- Torchcraft-Py：Torchcraft Pythonラッパー、Torchcraftは、トーチとスタークラフトを結ぶ橋です。
1000- Aorun：Aorunは、Pytorchをバックエンドとして使用してKerasのようなAPIを実装しようとします。
1000-ロガー：機械学習ロガー。
1000- Pytorch-Docset：Pytorchオフラインドキュメント、Dash、熱意、速度、またはLovelyDocsと組み合わせます。
1000- convert_torch_to_pytorch：Torch T7モデルをPytorchモデルに変換します。
8000以上の前処理されたモデル。Pytorch：Pytorch事前に畳み込み式ニューラルネットワーク：Nasnet、ResNext、Resnet、InceptionV4、InceptionResnetv2、Xcept、DPNなど。プロジェクトの目標は、研究論文の結果を再現するのに役立つことです。
1000- pytorch_fft：cuda fftsのpytorchラッパー。
1000- Caffe_to_torch_to_pytorch：CaffeモデルはPytorch/Torchモデルに変換され、TorchモデルはPytorchモデルに変換されます。
1000- Pytorch-Extension：PytorchのCuda Extensionの例は、2つのテンソルのHadamard製品を計算します。
7000以上のTensorboard-Pytorch：このモジュールは、検査のためにTensorboard形式でPytorchテンソルを保存します。現在、テンソルボードのスカラー、画像、オーディオ、ヒストグラム、その他の機能をサポートしています。
2400+ gpytorch：Gpytorchは、Pytorchで実装されたガウスプロセスライブラリです。スケーラブルで柔軟な、モジュール式ガウスプロセスモデルを簡単に作成できます。
2500+スポットライト：詳細な推奨モデル。
1000- Pytorch-CNS：Pytorchに基づく一般化された圧縮ネットワーク検索。
1000- Pyinn：Cupyは融合したPytorch操作を実装します。
1000-インフェルノ：Pytorchのユーティリティライブラリについて。
1000- Pytorch-fitmodule：Pytorchモジュール用の超シンプルなフィッティング方法。
4000+ Inferno-Sklearn：Pytorchカプセル化に基づくScikit-Learn互換のニューラルネットワークライブラリ。
null pytorch-caffe-darknet convert：pytorch、caffe prototxt/weights、darknet cfg/weightsの間に変換。
1000- pytorch2caffe：pytorchモデルをカフェモデルに変換します。
1000- pytorch-tools：pytorchツール。
1900+ SRU：トレーニングRNNは、CNNSのトレーニングと同じくらい速いです。（arxiv.org/abs/1709.02755）
1000- TORCH2COREML：TORCH7-> COREML、TORCH7モデルをAppleデバイスで実行するためにApple CoreML形式に変換するツール。
1700+ pytorch-encoding：pytorchディープテクスチャエンコーディングネットワーク（ディープテクスチャエンコーディングネットワーク）http://hangzh.com/pytorch-encoding
1000- Pytorch-CTC：Pytorch-CTCは、CTC（コネクショニストの時間分類）によるビーム検索デコードを実装します。 C ++コードはTensorflowから借用し、いくつかの改善に柔軟性を追加します。
1000- Candlegp：PytorchのGaussianプロセス。
1000- DPWA：ペアワイズ平均化に基づく分散学習。
1000- DNI-Pytorch：合成勾配に基づいて、Pytorch分離神経界面。
4000+ Skorch：Pytorchカプセル化に基づくScikit-Learn互換のニューラルネットワークライブラリ。
3600+ Ignite：Igniteは、Pytorchでニューラルネットワークを訓練するのに役立つ高レベルのライブラリです。
1000-アーノルド：アーノルド - ドゥームゲームエージェント。
1000- Pytorch-MCN：MatConvnetモデルをPytorchモデルに変換します。
3200+ Simple-Faster-RCNN-Pytorch：元の論文のパフォーマンスに匹敵するパフォーマンスを備えた、より高速なR-CNNの単純化された実装。
1000- Generative_Zoo：Generative_Zooは、Pytorchのいくつかの生成モデルの実用的な実装を提供します。
1800+ Pytorchviz：Pytorchの実行図を視覚化します。
1000- Cogitare：Cogitare-モダンで高速でモジュール式の深い学習と機械学習のフレームワーク。
1000- Pydlt：Pytorchに基づく深い学習ツールボックス。
1000-セミスーパーバイズ - ピートルチ：さまざまなVAEベースの半監視モデルと生成モデルの実装。
1000- pytorch_cluster：グラフクラスターアルゴリズムを最適化するためのpytorch拡張ライブラリ。
1000-ニューラルアセンブリコンパイラ：適応型ニューラルコンパイルに基づくPytorch Neural Assembly Compiler。
1000- caffemodel2pytorch：カフェモデルをPytorchモデルに変換します。
1000- Extension-CPP：PytorchのC ++拡張。
1000- Pytoune：クラスKerasフレームワークとユーティリティ。
1000- Jetson-Reinforcement：Nvidia Jetson Deep Renecoration Learning GPU Libraryは、Pytorch、Openai Gym、Gazebo Robotsを使用してシミュレートされました。
1000-マッチボックス：単一の例でpytorchコードを記述し、小さなバッチで効率的に実行します。
1000-トーチツーサンプル：Pytorch 2サンプルテストライブラリ。
3100+ pytorch-summary：pytorchモデルの概要、kerasのmodel.summary()に似ています。
1000- mpl.pytorch：maxpoolinglossのpytorch実装。
null scvi-dev：リンクは無効です。
5500+頂点：Pytorch拡張：薄節約型のハイブリッド精度と分散トレーニングに向けられています。
3100+ ELF：ELF：Alphagozero/Alphazeroの再現、ゲームリサーチプラットフォーム。
1000-トーチライト：Pytorchは、Sklearn、Pytorch、Tensorflowなどの人気のある機械学習フレームワークに高レベルのライブラリを構築します。
1000-関節vae：継続的で離散的な変動因子を分離するためのフレームワークである関節のPytorch実装？
1000- SLM-LAB：Pytorch Modular Deep Renufertion Learning Framework。
1000- bindsnet：Pytorch Tensor関数の助けを借りて、CPUまたはGPUのパルスニューラルネットワークをシミュレートするPythonパッケージ。
1000- pro_gan_pytorch：pytorch nn.moduleの拡張機能としてのproganパッケージ。
11500+ pytorch_geometric：pytorch Geometry Deep Learning Extension Library。
1000- TORCHPLUS：Pytorchモジュールに +演算子を実装して、シーケンスを返します。
1000-ラゴム：ラゴム：強化学習アルゴリズムの迅速なプロトタイピングのための軽量のPytorchアーキテクチャ。
1000-トーチベアラー：トーチベアラー：Pytorchモデルフィッティングライブラリ。
1000- Pytorch-Maml-RL：補強学習におけるモデルに依存しないメタ学習。
1000- NALU：神経算術論理単位のPytorchの基本的な実装、紙：arxiv.org/pdf/1808.00508.pdf。
1000- Qucumber：ニューラルネットワークにおける多体波動関数の再構築。
1000-マグネット：自己確立されたディープラーニングプロジェクト。 http://magnet-dl.readthedocs.io/
1000- opencv_transforms：opencvは、Torchvisionの画像セグメンテーションを実装します。
21100+ Fastai：Fast.AIディープラーニングライブラリ、コース、チュートリアル。
1000- Pytorch密度対応：記事「密なオブジェクトネット：ロボット操作のための密な視覚オブジェクト記述子」のコード。
1000-カラー化-Pytorch：Pytorchは、インタラクティブな深い色化を実装します。 richzhang.github.io/ideepcolor
1000-ビューティーネット：Pytorchシンプルで柔軟で拡張可能なPytorchテンプレート。
1000- OpenChem：OpenChem：計算化学および薬物設計研究のためのディープラーニングツールキットmariewelt.github.io/openchem。
1000-トルチャニ：Pytorch正確なニューラルネットワークのポテンシャル。 aiqm.github.io/torchani
1000- Pytorch-LBFGS：PytorchはL-BFGSを実装します。
2400+ gpytorch：Pytorchのガウスプロセスの効率的かつモジュール式実装。
1000-ヘシアン：ヘシアンのPytorchバージョン。
1000-ベル：深い学習研究の速度。
1000- nonechucks：データセット内の悪いサンプルを動的に処理し、フィルターとして変換を使用します。
1000+ Torchstat：Pytorchのモデルアナライザー。
1400+ QNNPACK：定量的ニューラルネットワークパッケージ - 量子化されたニューラルネットワーク演算子のモバイル最適化実装。
3600+ torchdiffeq：Pytorchは、完全なGPUおよびO（1）メモリの複雑さでサポートされるバックプロパゲーションアルゴリズムを使用して、通常の微分方程式（ODE）を解決します。
1000+ redner：微分可能なモンテカルロパストラッカー。
1000-ピクシー：より簡潔で直感的でスケーラブルな方法で深い生成モデルを開発するためのライブラリ。
1000- EuclidesDB：マルチモデルの機械学習機能埋め込みデータベース。 http://euclidesdb.readthedocs.io
1000- Pytorch2Keras：PytorchモデルをKerasモデルに変換します。
1000-サラダ：ドメインの適応と半監視学習ツールボックス。
1000-ネターン：Pytorchのパラメーター化されたフィッティングと予測ハーネス。
7700+ DGL：既存のDLフレームワークに基づいたPythonパッケージは、グラフィックスの深い学習を簡素化するために使用されます。 http://dgl.ai。
1600+ Gandissect：Ganのニューロンを視覚化および理解するためのPytorchベースのツール。 gandissect.csail.mit.edu
1000-デリラ：医療画像のためのPytorchとTensorlowに基づいた迅速なプロトタイピングとトレーニングの深いニューラルネットワークのための軽量フレームワーク。 Delira.rtfd.io
1000-マッシュルーム：補強学習実験のためのPythonライブラリ。
1000- Xlearn：転送学習ライブラリ。
1000- Geoopt：Pytorchの最適化に基づくRiemann適応最適化方法。
1000-ビーガン：複数の既存のGANが含まれています。
4200+ Kornia：Pytorch Open Source Microcomputer Vision Library。 https://kornia.org
1000- Advertorch：堅牢性を調査するためのツールボックス。
2800+ ADABOUND：アダムと同じくらい速く、SGDと同じくらい良いトレーニングを行うオプティマイザー。
1000-フェンチェルヨングロス：Pytorch/Tensorflow/Scikit-Learnの確率分類の損失関数としてFenchel-Young損失を使用します。
2700+ Pytorch-Opcounter：Pytorchモデルの統計Mac/Flops。
1000- TOR10：Pytorchに基づいた量子シミュレーション用に設計された一般的なテンソルネットワークライブラリ。
2600+触媒：Pytorch DL＆RL研究の高度なユーティリティ。その開発の焦点は、再現性、迅速な実験、コード/アイデアの再利用です。別の通常のトレーニングループを書く代わりに、新しいものを調査/開発できること。
1500+ ax：適応実験プラットフォーム。
1000- Pywick：高レベルのPytorch Neural Network Training Library。
1000-トルチグパイプ：PytorchはGpipeを実装します。 torchgpipe.readthedocs.io
1000以上のハブ：Pytorch Hubは、研究の再現性を改善するために使用される事前に訓練されたモデルライブラリです。
14600+ Pytorch-Lightning：ML研究者向けの軽量のPytorchラッパー。モデルのスケーリング、テンプレートの書き込みが少なくなります。
1000- TOR10：Pytorchに基づいた量子シミュレーション用に設計された一般的なテンソルネットワークライブラリ。
3100+ TensorWatch：Python機械学習とデータサイエンスのデバッグ、監視、視覚化。
1000- WaveTorch：波方程式の数値解と逆流。 arxiv.org/abs/1904.12831
1000- diffdist：diffdistは、PytorchのPythonライブラリです。 torch.autogradのデフォルト機能を拡張し、プロセス間マイクロコミケーションのサポートを追加します。
1000-トーチプロフ：Pytorchモデルのレイヤーごとの分析のための最小依存関係ライブラリ。
1000- OSQPTH：Pytorch顕微鏡OSQPソルバー。
1000- mctorch：深い学習のためのマニホールド最適化ライブラリ。
1000- Pytorch-Hessian-Eigenthings：効率的なPytorch Hessian機能ヘシアンベクトル製品とランダムパワーイテレーションを使用した分解。
1200+ Minkowskiengine：Minkowski Engineは、一般化されたスパースコンボリューションと高次元のスパーステンソルのための自動微分方法ライブラリです。
1000- Pytorch-CPP-RL：CPPRLは、Pytorch C ++フロントエンドで書かれた強化学習フレームワークです。
1000以上のPytorch-Toolbelt：迅速なR＆Dプロトタイプ開発とKaggleコードコレクションのPytorch拡張。
1000- Argus-Tensor-Stream：ライブビデオストリームをCUDAメモリにデコードするためのライブラリ。 tensorstream.argus-ai.com
1000-マカリコ：Pytorchで検索することを学びます。
1900+ rlpyt：Pytorchの補強学習。
1000- Pywarm：Pytorch用のニューラルネットワークを構築するよりクリーンな方法。 https://blue-season.github.io/pywarm/
1300+ Learn2Learn：Pytorch Meta-Learningフレームワーク。 http://learn2 learn.net
1000-トーチビースト：分散型強化学習のためのPytorchプラットフォーム。
1100以上：Higherは、ユーザーが単一のトレーニングステップで損失ではなくトレーニングループにスパンする高次勾配を取得できるようにするPytorchライブラリです。
Null Torchelie：Torchélieは、Pytorchの一連のツール機能、レイヤー、損失、モデル、トレーナーなどのコレクションです。 https://torchelie.readthedocs.org/
1000- Crypten：CryptenはPytorchで書かれたプライバシー保護された機械学習フレームワークであり、研究者と開発者が暗号化されたデータを使用してモデルをトレーニングできるようにします。 Cryptenは現在、暗号化メカニズムとして安全なマルチパーティ計算をサポートしています。
1000以上のCVXPylayers：CVXPylayersは、Pytorchにマイクロコンベの最適化層を構築するためのPythonライブラリです。
1000+ repdistiller：表現蒸留（CRD）と蒸留方法に関する最新の知識を比較するためのベンチマーク。
2500以上のカオリン：3Dディープラーニング研究を加速するために設計されたPytorchライブラリ。
1000- Pysnn：GPU加速のためにPytorchに基づいて構築された効率的なスパイクニューラルネットワークフレームワーク。
1000- Sparktorch：Apache SparkでPytorchモデルを訓練および実行します。
3400+ Pytorch-Metric-Learning：アプリケーションでメトリック学習を使用する最も簡単な方法。モジュラー、柔軟性、スケーラブル。 Pytorchで構築されています。
1000-自律学習ライブラリー：深い補強学習エージェントを構築するためのPytorchライブラリ。
1000- flambe：研究とその生産経路を加速するためのMLフレームワーク。 https://flambe.ai
1900+ pytorch-optimizer：Pytorchの最新の最適化アルゴリズムのコレクションには、ACCSGD、ADABOUND、ADAMOD、DIFFGRAG、LAMB、RADAM、RADAM、YOGIが含まれます。
2200+ Pytorch-Vae：Pytorchの変分自動エンコーダー（VAE）のコレクション。
16700+レイ：分散アプリケーションを構築および実行するための高速かつシンプルなフレームワーク。 Rayには、スケーラブルな改革者学習ライブラリであるRllibと、スケーラブルなハイパーパラメーターチューニングライブラリであるTuneがパッケージ化されています。 Ray.io
1000- Pytorch幾何学的時間：Pytorch幾何学の時間的拡張ライブラリ。
1000- Poutyne：ニューラルネットワークのトレーニングに必要なボイラー化コードの多くを処理するPytorchのKerasのようなフレームワーク。
1000- Pytorch-Toolbox：これはPytorchのツールボックスプロジェクトです。 Pytorchコードをより簡単に、読みやすく、簡潔に書くことを目指しています。
1000- Pytorch-Contrib：最近の機械学習論文からのアイデアのレビューされた実装が含まれています。
6200+ efficientnet pytorch：事前に訓練されたモデルと例とともに、効率的な操作の再実装が含まれています。
1300+ pytorch/xla：pytorch/xlaは、XLAディープラーニングコンパイラを使用してPytorchディープラーニングフレームワークとクラウドTPUを接続するPythonパッケージです。
1000- webdataset：webdatasetは、Posix Tarアーカイブに保存されているデータセットへの効率的なアクセスを提供するPytorch Dataset（iterabledataset）実装です。
1000- VolksDep：VolksDepは、Tensortを使用したPytorch、OnNX、Tensorflowモデルを展開および加速するためのオープンソースツールボックスです。
1700+ Pytorch-Studiogan：Studioganは、条件/無条件の画像生成のための代表的な一般的な敵対的ネットワーク（GANS）の実装を提供するPytorch Libraryです。 Studioganは、機械学習の研究者が新しいアイデアを容易に比較して分析できるように、現代のガンと同じ遊び場を提供することを目指しています。
Null TorchDrift：ドリフト検出ライブラリ
1600以上の加速：マルチGPU、TPU、混合精度でPytorchモデルをトレーニングおよび使用する簡単な方法。
1000-稲妻変換器：Pytorch Lightning、Transformers、およびHydraを活用するSOTAトランスを使用した高性能研究のための柔軟なインターフェイス。

チュートリアルと書籍と例｜チュートリアルと書籍と例

4200+実用的なPytorch **：このチュートリアルでは、さまざまなRNNモデルについて説明しています。
deeplearningfornlpinpytorch：iPythonノートブックディープラーニングチュートリアル。自然言語処理に重点を置いています。
21300+ Pytorchチュートリアル：ほとんどのモデルの実装コードが30行未満の研究者向けの深い学習チュートリアル。
1000- Pytorch-Exercises：Pytorchエクササイズコレクション。
5200+ Pytorchチュートリアル：さまざまなPytorchチュートリアル。
16500+ Pytorchの例：Pytorchの使用例、アプリケーションシナリオにはビジョン、テキスト、強化学習などが含まれます。
1000-ピトルチの練習：Pytorchの例。
1000- Pytorchミニチュートリアル：Pytorch Minimalistチュートリアル、Alec RadfordのTheanoチュートリアルから適応。
1000- Pytorchテキスト分類：Pytorchは、CNNに基づくテキスト分類を実装します。
1000-猫対犬：Kaggle Contest Dogs vs. Cats Redux：Kernels Edition Network微調整の例。
1000-コンベネット：さまざまなデータセット（Imagenet、CIFAR10、CIFAR100、MNIST）上の深い畳み込みネットワークの完全なトレーニング例。
1000- Pytorch-enerated-adversarial-networks：単純な敵対的な生成ネットワーク（GAN）。
1000- Pytorch容器：Pytorchの単純化されたトーチ容器。
Pytorchの1000- T-SNE：T-SNE実験。
1000- aae_pytorch：自動エンコーダーに対するpytorchバージョン。
1000- kind_pytorch_tutorial：pytorch初心者のチュートリアル。
1000- pytorch-poetry-gen：pytorchに基づくchar-rnn（文字レベルの再発性ニューラルネットワーク）。
1000- Pytorch-Reinforce：Pytorchは、Openaiジムの下で個別の連続制御を実装します。
6100+ Pytorch-Tutorial **：独自のニューラルネットワークを簡単かつ迅速に構築します。 https://morvanzhou.github.io/tutorials/
1000- Pytorch-Intro：PytorchでCNNとRNNを実装する方法を示します。
1300+ Pytorch-Classification：CIFAR-10/100およびImagenet Datasetの分類フレームワーク。
1000- pytorch_notebooks -hardmaru：numpy and pytorchで書かれたランダムチュートリアル。
1000- pytorch_tutoria-quick：pytorchはじめに紹介とチュートリアル。コンピュータービジョン、グラフィックス、機械学習の分野の研究者は、ニューラルネットワーク理論と一般的に使用されるニューラルネットワークフレームワークの基本的な知識が必要です。
1000- pytorch_fine_tuning_tutorial：pytorchでの微調整または転送学習に関する短いチュートリアル。
1000- pytorch_exercises：pytorchエクササイズ。
1000-トラフィックサイン検出：ニューヨーク大学2018コンピュータービジョンフォールコースの例。
1000- MSS_PYTORCH：フィルタリング後の必要はありません。ループ推論アルゴリズムを使用して、歌と音声分離を実現します - Pytorchの実装。デモ：js-mim.github.io/mss_pytorch
2600+ deepnlp-models-pytorch pytorch CS-224NコースのさまざまなディープNLPモデルの実装。（スタンフォード大学：深い学習を伴うNLP）
1000- MILAはじめにチュートリアル：MILA新入生向けのさまざまなチュートリアル。（ミラ：カナダ人工知能研究センター）
1000- pytorch.rl.learning：pytorchを使用して、補強学習を学びます。
1000-最小Seq2Seq：神経機械翻訳に焦点を当てた最小Seq2Seqモデル。
1000-テンソリーノートブック：PythonとTensorlyを使用してテンソルメソッドを実装します。 tensorly.github.io/dev
1000- pytorch_bits：タイミング予測の関連例。
1000-スキップ思考：Pytorchは、スキップ思考の単語Vectorモデルを実装します。
1000-ビデオキャプション - パイトーチ：Pytorchを使用して、ビデオに字幕を追加します。
1000-カプセルネットワークチュートリアル：シンプルで学習しやすいカプセルネットワークチュートリアル。
2100+コードオブラーンディープラーニングとピートルチ：本のコード「Deep Learning：Pytorchの紹介」。 item.jd.com/17915495606.html
2300+ RL-Adventure：PytorchバージョンのDeep Q学習チュートリアル、シンプルで、学習しやすい、強力なコード読みやすさ。これには、DQN/ DDQN/優先順位付けされたリプレイ/ノイジーネットワーク/分布値/レインボー/階層RLのPytorch実装が含まれます。
1000- Accelerated_dl_pytorch：Jupyter Day Atlanta IIは、Pytorchチュートリアルや会議のスピーチなど、会議の深い学習アルゴリズムを加速しました。
2500+ RL-Adventure-2：Pytorch0.4以下のバージョンに関するチュートリアル：俳優批評家 /近位政策最適化 / Acer / DDPG / Twin Duel DDPG / Soft Actor Critic / Generalized Adversarial Imitation Learning / Hindsight Experience Experience Replay。
50行のコード（Pytorch）における生成敵ネットワーク（GANS）：50ラインは敵対的なネットワークを生成します。
Pytorch-with-autoencoders：自動エンコーダーに対するPytorch。
Pytorchを使用した転送学習：Pytorch転送学習。
How-to-implement-a-yolo-object-detector-in-pytorch：pytorchを使用してヨロ（v3）オブジェクト検出器を実装する方法。
Pytorch-for-recommenders-101：Pytorchを使用して推奨システムを構築します。
1000- Pytorch-for-nump-users：numpyユーザーのためのPytorch。
Pytorchチュートリアル：Pytorch Chineseチュートリアル（Pytorch Chinese Network）。
1000- Grokking-Pytorch：Pytorchを学ぶ方法を段階的に教えてください。
5200+ Pytorch-Deep-Learning-Minicourse：Pytorch Deep Learning Microコース。
1000- Pytorch-Custom-Dataset-Examples：Pytorchのカスタムデータセットの例。
シーケンスベースの推奨器用の乗算LSTM：シーケンスベースの推奨器用の乗算LSTM。 / LSTMに基づく推奨シーケンス実装。
1000- deeplearning.ai-pytorch：Coursera Deep Learningコース（deeplearning.ai）タスクのPytorch実装。
1000- mnist_pytorch_python_and_capi：例：pythonでmnistネットワークをトレーニングし、pytorch1.0でC ++で実行する方法。
1000- TORCH_LIGHT：強化学習、NLP、CVを含むチュートリアルと例。ロジスティック、CNN、RNN、LSTMなどのニューラルネットワークモデルは、いくつかのコード行によって実装されており、いくつかの高度な例は複雑なモデルによって実装されています。
1000-ポルトレインガン：エンコード（デコードはまだ実装されていません）Art-Dcgan生成ポートレートオイルペインティング。
1000- MRI-Analysis-Pytorch：核磁気共鳴（MRI）分析は、PytorchとMedicalTorchを使用して実行されました。
1000- CIFAR10-FAST：CIFAR10データセットでのResNetモデルの完全なトレーニングは79秒以内で、94％のテスト精度を達成します。関連コンテンツについては、ブログシリーズを参照してください。
Pytorchとの深い学習へのイントロ：UdacityとFacebookが共同で開始した無料のコース。Pytorchの紹介やPytorchの著者の1人であるSoumith Chintalaとのインタビューなど。
2900+ pytorch-sentiment-analysis：Pytorch and Torchtextセマンティック分析チュートリアル。
11800+ pytorch-image-models：pytorch imageモデル、スクリプト、およびトレーニングウェイト - （se）resnet/resnext、dpn、efficientnet、mobilenet-v3/v2/v1、mnasnet、single-path nas、fbnetなど。
1000- CIFAR-ZOO：CIFARに基づく複数のCNNアーキテクチャのPytorch実装。
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。
1000- thinking-in-tensors-writing-in-pytorch: 张量思维，PyTorch实践(深度学习入门)。
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。
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）。
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。
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）。
Deep Learning with PyTorch: Zero to GANs: Deep Learning with PyTorch (video)系列在线课程的相关代码。
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.
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.
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

1000- google_evolution: 实现了Large-scale evolution of image classifiers 一文的结果网络之一。
1000- pyscatwave: 基于CuPy/PyTorch的快速散射变换，Scaling the Scattering Transform: Deep Hybrid Networks
1000- scalingscattering: 该仓库包含Scaling The Scattering Transform : Deep Hybrid Networks 一文中的实验。
1000- deep-auto-punctuation: 通过逐字符学习实现自动添加标点。
1100+ Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation: 基于PyTorch的多人人体姿态估计，原始代码。
1000- PyTorch-value-iteration-networks: PyTorch实现价值迭代网络（Value Iteration Networks）（NIPS2016最佳论文奖）。
1000- pytorch_Highway: PyTorch实现高速公路网络（Highway Networks）。
1000- pytorch_NEG_loss: PyTorch实现负采样损失（Negative Sampling Loss）。
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。
1000- pytorch_TDNN: 用PyTorch实现时间延迟神经网络（Time Delayed NN）。
1000- eve.pytorch: 一个Eve优化器的实现，相关论文：Imploving Stochastic Gradient Descent with Feedback。
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 。
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。
4300+ Single Shot MultiBox Detector: 单发多盒探测器，论文：Single Shot MultiBox Detector。
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。
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。
1000- pytorch-es: 进化策略。论文：Evolution Strategies as a Scalable Alternative to Reinforcement Learning .
1000- piwise: 使用PyTorch对VOC2012数据集进行像素切割。
1000- pytorch-dqn: 深度Q学习网络。
1000+ neuraltalk2-pytorch: PyTorch图像字幕代码库(在分支“with_finetune”中有可微调CNN)。
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/
1400+ pytorch-fcn: PyTorch 实现完全卷积网络。
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 .
1000- pytorch_highway_networks: PyTorch实现高速公路网络。
1000- pytorch-NeuCom: Pytorch实现DeepMind的可微神经计算机论文。
1000- captionGen: 使用PyTorch为图像生成标注。
1100+ AnimeGAN: 生成对抗网络的PyTorch简单实现，关注于动漫脸谱绘画。
1000- Cnn-text classification: PyTorch 实现Kim的基于卷积神经网络的句子分类论文。
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。
1000- seq2seq: 包含PyTorch中的Seq2Seq模型。
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。
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。
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。
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。
1000- doomnet: PyTorch版Doom-net，实现了ViZDoom环境下的RL模型。
1000- flownet: 通过Dosovitskiy等完成FlowNet的Pytorch实现。
1000- sqeezenet: 在CIFAR10数据集上用PyTorch实现Squeezenet模型，论文。
2800+ WassersteinGAN: PyTorch实现WassersteinGAN。
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。
1000- qp solver: PyTorch的一个快速和可微分的QP求解器。https://locuslab.github.io/qpth/
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。
1000- Learning to learn by gradient descent by gradient descent: PyTorch实现Learning to learn by gradient descent by gradient descent。
1000- fast-neural-style: PyTorch实现fast-neural-style，论文：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution。
1000- PytorchNeuralStyleTransfer: Pytorch中的神经风格转换。
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。
1000- neural style transfer: 通过神经风格算法介绍PyTorch，Neural-Style algorithm。
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。
1400+ YOLO2: PyTorch中的YOLOv2。
1200+ attention-transfer: 通过注意转移改善卷积网络，ICLR2017会议论文。
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。
1000- pytorch-deform-conv: PyTorch实现可变形卷积(Deformable Convolution)。
1000- BEGAN-pytorch: PyTorch实现边界均衡生成对抗网络（BEGAN）: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks.
1000- treelstm.pytorch: PyTorch实现树形结构LSTM。
1000- AGE: 论文代码，原文：对抗生成编码器网络（Adversarial Generator-Encoder Networks）。
1000- ResNeXt.pytorch: 再现ResNet-V3 (深度神经网络的聚集残差变换)。
1000- pytorch-rl: 基于PyTorch和Visdom的深度强化学习。
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。
15400+ pytorch-CycleGAN-and-pix2pix: PyTorch 实现图像风格迁移。
1000- A3C-PyTorch:PyTorch 实现A3C(Advantage async actor-critic)算法。
1000- pytorch-value-iteration-networks: PyTorch实现价值迭代网络Value Iteration Networks (NIPS 2016 最佳论文)。
1000- PyTorch-Style-Transfer: PyTorch实现实时转换多风格生成网络。
1000- pytorch-deeplab-resnet: PyTorch实现DeepLab resnet v2。
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
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)**.
1000- pytorch-dnc: PyTorch/Visdom实现的神经机器翻译(NTM)&可微神经计算机(DNC)。
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。
1000- mnist-svhn-transfer: PyTorch实现CycleGAN和SGAN。
null pytorch-yolo2: pytorch-yolo2
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。
1200+ wgan-gp: PyTorch实现论文"Improved Training of Wasserstein GANs".
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。
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。
1000- molencoder: 分子自动编码器。
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"
1000- lgamma: 实现polygamma、lgamma和beta函数。
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”。
1000- rl_a3c_pytorch: 针对Atari 2600 的强化学习，实现了A3C LSTM 。
1000- pytorch-retraining: PyTorch动物园模型转移学习(torchvision)。
1000- nmp_qc: 用于计算机视觉的神经消息传递。
2900+ grad-cam: PyTorch 实现Grad-CAM。
null pytorch-trpo: PyTorch s实现置信域策略优化（Trust Region Policy Optimization (TRPO)）。
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。
1000- vae_vpflows: 凸组合线性IAF与Householder流https://jmtomczak.github.io/deebmed.html 。
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)。
1000- vqa.pytorch: 视觉问答。
1300+ end-to-end-negotiator: 成交还是不成交？谈判对话的端到端学习。
1000- odin-pytorch: 神经网络失配实例的原则性检测。
1000- FreezeOut: 一种通过逐步冻结层加速神经网络训练的简单技术。
1000- ARAE: 论文代码，"对抗性正则化的自动编码器, ARAE"。
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"。
1000- context_encoder_pytorch: PyTorch实现上下文编码器(Context Encoders)，可用于图像修复。
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。
1000- OpenFacePytorch: 使用OpenFace's nn4.small2.v1.t7 模型的PyTorch模块。
1000- neural-combinatorial-rl-pytorch: PyTorch 实现"通过强化学习实现神经组合优化"。
null pytorch-nec: PyTorch实现神经情景控制(NEC，Neural Episodic Control)。
1000- seq2seq.pytorch: 使用PyTorch进行Sequence-to-Sequence学习。
1000- Pytorch-Sketch-RNN: PyTorch实现“A Neural Representation of Sketch Drawings”。
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
1000- DrQA: PyTorch实现自动阅读维基百科并回答开放领域问题。
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。
1000- samplernn-pytorch: PyTorch实现SampleRNN: 一种无条件端到端神经音频生成模型。
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)。
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”。
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"。
1000- Pytorch-DPPO: Pytorch实现分布式近端策略优化(Distributed Proximal Policy Optimization)。
1700+ UNIT: 无监督的图像到图像转换网络，论文。
1300+ efficient_densenet_pytorch: DenseNets的内存高效实现。
1000- tsn-pytorch: PyTorch实现时间分割网络(TSN, Temporal Segment Networks)。
1000- SMASH: SMASH，一种高效地探索神经体系结构的实验技术。
1000- pytorch-retinanet: RetinaNet。
1000- biogans: 实现ICCV 2017 论文"利用GANs进行生物图像合成"。
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"。
1000- fmpytorch: PyTorch在Cython中实现分析机（Factorization Machine）模块。
1000- ORN: PyTorch 实现CVPR 2017 论文"Oriented Response Networks"。
1000- pytorch-maml: PyTorch实现MAML（Model-Agnostic Meta-Learning，与模型无关的元学习）。
2200+ pytorch-generative-model-collections: PyTorch中的各种生成模型集合。
1000- vqa-winner-cvprw-2017: Pytorch 实现CVPR'17 VQA( Visual Question Answer，视觉问答) 挑战冠军。
1000- tacotron_pytorch: PyTorch 实现Tacotron 语音合成模型。
1000- pspnet-pytorch: PyTorch 实现PSPNet 语义分割网络。
1000- LM-LSTM-CRF: 《Empower Sequence Labeling with Task-Aware Language Model》 http://arxiv.org/abs/1709.04109
5000+ face-alignment: 使用PyTorch构建2D和3D人脸对齐库。
1000- DepthNet: PyTorch 在Still Box数据集上训练DepthNet。
1600+ EDSR-PyTorch: 论文《Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution》的PyTorch实现版本。 (CVPRW 2017)
1000- e2c-pytorch: E2C，Embed to Control 实现。
2900+ 3D-ResNets-PyTorch: 基于3D残差网络的动作识别。
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。
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。
1000- zalando-pytorch: Fashion-MNIST数据集上的各种实验。
1000- sphereface_pytorch: PyTorch实现SphereFace，人脸识别相关，https://arxiv.org/abs/1704.08063 。
1000- Categorical DQN: PyTorch 版Categorical DQN，该模型来自论文《A Distributional Perspective on Reinforcement Learning》。
1000- pytorch-ntm: 神经网络图灵机。
null mask_rcnn_pytorch: Mask RCNN in PyTorch.
1000- graph_convnets_pytorch: PyTorch 实现图卷积神经网络，NIPS'16。
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。
1000- torchMoji: A pyTorch implementation of the DeepMoji model: state-of-the-art deep learning model for analyzing sentiment, emotion, sarcasm etc.
3900+ semantic-segmentation-pytorch: 在MIT ADE20K dataset数据集上实现语义分割/场景解析。
1200+ pytorch-qrnn: PyTorch implementation of the Quasi-Recurrent Neural Network - up to 16 times faster than NVIDIA's cuDNN LSTM
1000- pytorch-sgns: Skipgram Negative Sampling in PyTorch.
1000- SfmLearner-Pytorch : Pytorch version of SfmLearner from Tinghui Zhou et al.
1000- deformable-convolution-pytorch: PyTorch实现可变形卷积。
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.
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.
1000- self-critical.pytorch: 非官方，PyTorch实现基于self-critical 序列训练的图像标注。
3600+ pygcn: 图卷积网络。
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。
1000- prog_gans_pytorch_inference: PyTorch inference for "Progressive Growing of GANs" with CelebA snapshot.
1000- pytorch-capsule: Pytorch implementation of Hinton's Dynamic Routing Between Capsules.
1000- PyramidNet-PyTorch: A PyTorch implementation for PyramidNets (Deep Pyramidal Residual Networks, arxiv.org/abs/1610.02915)
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
1000- honk: PyTorch reimplementation of Google's TensorFlow CNNs for keyword spotting.
1000- DeepCORAL: A PyTorch implementation of 'Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation.', ECCV 2016
1000- pytorch-pose: PyTorch工具包，用于2D人体姿态估计。
1000- lang-emerge-parlai: Implementation of EMNLP 2017 Paper "Natural Language Does Not Emerge 'Naturally' in Multi-Agent Dialog" using PyTorch and ParlAI
1200+ Rainbow: Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning
1000- pytorch_compact_bilinear_pooling v1: This repository has a pure Python implementation of Compact Bilinear Pooling and Count Sketch for PyTorch.
1000- CompactBilinearPooling-Pytorch v2: (Yang Gao, et al.) A Pytorch Implementation for Compact Bilinear Pooling.
1000- FewShotLearning: Pytorch implementation of the paper "Optimization as a Model for Few-Shot Learning"
1000- meProp: Codes for "meProp: Sparsified Back Propagation for Accelerated Deep Learning with Reduced Overfitting".
1000- SFD_pytorch: 单镜头尺度不变人脸检测器。
1000- GradientEpisodicMemory: Continuum Learning with GEM: Gradient Episodic Memory. https://arxiv.org/abs/1706.08840
1900+ DeblurGAN: Pytorch implementation of the paper DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks.
4800+ StarGAN: StarGAN: 多领域图像转换GAN 网络，https://arxiv.org/abs/1711.09020 。
1000- CapsNet-pytorch: PyTorch 实现NIPS 2017 论文“胶囊间的动态路由”。
1000- CondenseNet: CondenseNet: 面向移动设备的轻量级CNN。
6700+ deep-image-prior: 基于神经网络的图像修复，无学习过程。
1100+ deep-head-pose: 使用PyTorch进行深度学习头部姿势估计。
1000- Random-Erasing: 论文代码，论文："随机擦除数据增强"。
1000- FaderNetworks: Fader Networks: 通过滑动属性重构图像- NIPS 2017，https://arxiv.org/pdf/1706.00409.pdf 。
2300+ FlowNet 2.0: FlowNet 2.0: 深度网络中光流估计的演化。
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。
1000- pytorch-smoothgrad: SmoothGrad通过增加噪声来去除噪声。
1000- RetinaNet: RetinaNe实现。
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.
1000- mixup_pytorch: A PyTorch implementation of the paper Mixup: Beyond Empirical Risk Minimization in PyTorch.
1100+ inplace_abn: In-Place Activated BatchNorm for Memory-Optimized Training of DNNs
1000- pytorch-pose-hg-3d: PyTorch implementation for 3D human pose estimation
1000- nmn-pytorch: Neural Module Network for VQA in Pytorch.
1000- bytenet: Pytorch implementation of bytenet from "Neural Machine Translation in Linear Time" paper
1000- bottom-up-attention-vqa: vqa, bottom-up-attention, pytorch
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.
1000- reseg-pytorch: PyTorch 实现ReSeg。 (https://arxiv.org/pdf/1511.07053.pdf)
1000- binary-stochastic-neurons: Binary Stochastic Neurons in PyTorch.
1000- pytorch-pose-estimation: PyTorch Implementation of Realtime Multi-Person Pose Estimation project.
1000- interaction_network_pytorch: Pytorch Implementation of Interaction Networks for Learning about Objects, Relations and Physics.
1000- NoisyNaturalGradient: Pytorch Implementation of paper "Noisy Natural Gradient as Variational Inference".
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).
1000- pytorch-zssr: PyTorch implementation of 1712.06087 "Zero-Shot" Super-Resolution using Deep Internal Learning
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。
1000- pytorch-transformer: PyTorch实现论文Attention Is All You Need。
1000- DeepRL-Grounding: PyTorch实现AAAI-18论文Gated-Attention Architectures for Task-Oriented Language Grounding。
1000- deep-forecast-pytorch: 使用LSTMs进行风速预测，论文：Deep Forecast: Deep Learning-based Spatio-Temporal Forecasting。
1000- cat-net: 正则外观变换（Canonical Appearance Transformations）
1000- minimal_glo: Minimal PyTorch implementation of Generative Latent Optimization from the paper "Optimizing the Latent Space of Generative Networks"
1000- LearningToCompare-Pytorch: Pytorch Implementation for Paper: Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning.
1400+ poincare-embeddings: PyTorch implementation of the NIPS-17 paper "Poincaré Embeddings for Learning Hierarchical Representations".
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.
1000- ggnn.pytorch: A PyTorch Implementation of Gated Graph Sequence Neural Networks (GGNN).
1000- visual-interaction-networks-pytorch: This's an implementation of deepmind Visual Interaction Networks paper using pytorch
1000- adversarial-patch: PyTorch实现对抗补丁。
1000- Prototypical-Networks-for-Few-shot-Learning-PyTorch: Implementation of Prototypical Networks for Few Shot Learning (arxiv.org/abs/1703.05175) in Pytorch
1000- Visual-Feature-Attribution-Using-Wasserstein-GANs-Pytorch: Implementation of Visual Feature Attribution using Wasserstein GANs (arxiv.org/abs/1711.08998) in PyTorch.
1000- PhotographicImageSynthesiswithCascadedRefinementNetworks-Pytorch: 用级联优化网络生成照片级图像，https://arxiv.org/abs/1707.09405 。
2400+ ENAS-pytorch: PyTorch实现"基于参数共享的高效神经网络结构搜索"。
1000- Neural-IMage-Assessment: 神经图片评估，https://arxiv.org/abs/1709.05424 。
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。
10500+ FastPhotoStyle: 照片级逼真的图像风格化的一个封闭解。
1000- Deep-Image-Analogy-PyTorch: 基于PyTorch的深度图像模拟的Python实现。
2700+ Person-reID_pytorch: 行人再识别Person-reID的PyTorch实现。
1000- pt-dilate-rnn: 空洞递归神经网络（Dilated RNNs）。
1000- pytorch-i-revnet: Pytorch实现i-RevNets。
1000- OrthNet: TensorFlow、PyTorch和Numpy层生成正交多项式。
1000- DRRN-pytorch: "超分辨率的深递归残差网络(DRRN)", CVPR 2017
1000- shampoo.pytorch: Shampoo算法实现。
1000- Neural-IMage-Assessment 2: 神经图片评估，https://arxiv.org/abs/1709.05424 。
2900+ TCN: Sequence modeling benchmarks and temporal convolutional networks locuslab/TCN
1000- DCC: This repository contains the source code and data for reproducing results of Deep Continuous Clustering paper.
1000- packnet: Code for PackNet: Adding Multiple Tasks to a Single Network by Iterative Pruning arxiv.org/abs/1711.05769
1000- PyTorch-progressive_growing_of_gans: PyTorch implementation of Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation.
1000- nonauto-nmt: PyTorch Implementation of "Non-Autoregressive Neural Machine Translation"
9800+ PyTorch-GAN: PyTorch implementations of Generative Adversarial Networks.
1000- PyTorchWavelets: PyTorch implementation of the wavelet analysis found in Torrence and Compo (1998)
1000- pytorch-made: MADE (Masked Autoencoder Density Estimation) implementation in PyTorch
1000- VRNN: Pytorch implementation of the Variational RNN (VRNN), from A Recurrent Latent Variable Model for Sequential Data.
1000- flow: Pytorch implementation of ICLR 2018 paper Deep Learning for Physical Processes: Integrating Prior Scientific Knowledge.
1600+ deepvoice3_pytorch: PyTorch实现基于卷积神经网络的语音合成模型。
1000- psmm: imlementation of the the Pointer Sentinel Mixture Model, as described in the paper by Stephen Merity et al.
3000+ tacotron2: Tacotron 2 - PyTorch implementation with faster-than-realtime inference.
1000- AccSGD: Implements pytorch code for the Accelerated SGD algorithm.
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.)
1000- ConvE: Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings
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 .
1000- graphsage-simple: Simple reference implementation of GraphSAGE.
2800+ Detectron.pytorch: A pytorch implementation of Detectron. Both training from scratch and inferring directly from pretrained Detectron weights are available.
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"
1000- StackNN: A PyTorch implementation of differentiable stacks for use in neural networks.
1000- translagent: Code for Emergent Translation in Multi-Agent Communication.
1000- ban-vqa: Bilinear attention networks for visual question answering.
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.
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。
1300+ pytorch - fid: A Port of Fréchet Inception Distance (FID score) to PyTorch
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
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)
1000- SDPoint: Implementation of "Stochastic Downsampling for Cost-Adjustable Inference and Improved Regularization in Convolutional Networks", published in CVPR 2018.
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）。
1000- GAN_stability: Code for paper "Which Training Methods for GANs do actually Converge? (ICML 2018)"
1000- Mask-RCNN: A PyTorch implementation of the architecture of Mask RCNN, serves as an introduction to working with PyTorch
1000- pytorch-coviar: Compressed Video Action Recognition
1000- PNASNet.pytorch: PyTorch implementation of PNASNet-5 on ImageNet.
1000- NALU-pytorch: Basic pytorch implementation of NAC/NALU from Neural Arithmetic Logic Units arxiv.org/pdf/1808.00508.pdf
1000- LOLA_DiCE: Pytorch 使用DiCE实现LOLA。
1000- generative-query-network-pytorch: Generative Query Network (GQN) in PyTorch as described in "Neural Scene Representation and Rendering"
1000- pytorch_hmax: 在PyTorch中实现HMAX(Hierarchical Model and X)视觉模型。
1000- FCN-pytorch-easiest: trying to be the most easiest and just get-to-use pytorch implementation of FCN (Fully Convolotional Networks)
1000- transducer: A Fast Sequence Transducer Implementation with PyTorch Bindings.
1000- AVO-pytorch: Implementation of Adversarial Variational Optimization in PyTorch.
1000- HCN-pytorch: A pytorch reimplementation of { Co-occurrence Feature Learning from Skeleton Data for Action Recognition and Detection with Hierarchical Aggregation }.
1000- binary-wide-resnet: PyTorch implementation of Wide Residual Networks with 1-bit weights by McDonnel (ICLR 2018)
1000- piggyback: Code for Piggyback: Adapting a Single Network to Multiple Tasks by Learning to Mask Weights arxiv.org/abs/1801.06519
7700+ vid2vid: Pytorch implementation of our method for high-resolution (eg 2048x1024) photorealistic video-to-video translation.
1000- poisson-convolution-sum: Implements an infinite sum of poisson-weighted convolutions
1000- tbd-nets: PyTorch implementation of "Transparency by Design: Closing the Gap Between Performance and Interpretability in Visual Reasoning" arxiv.org/abs/1803.05268
1000- attn2d: Pervasive Attention: 2D Convolutional Networks for Sequence-to-Sequence Prediction
7500+ yolov3: YOLOv3: 训练和推断，https://www.ultralytics.com 。
1000- deep-dream-in-pytorch: Pytorch implementation of the DeepDream computer vision algorithm.
1000- pytorch-flows: PyTorch implementations of algorithms for density estimation
1000- quantile-regression-dqn-pytorch: Quantile Regression DQN a Minimal Working Example
1000- relational-rnn-pytorch: An implementation of DeepMind's Relational Recurrent Neural Networks in PyTorch.
1000- DEXTR-PyTorch: 深度极端切割，http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvlsegmentation/dextr 。
1000- PyTorch_GBW_LM: PyTorch Language Model for Google Billion Word Dataset.
1000- Pytorch-NCE: The Noise Contrastive Estimation for softmax output written in Pytorch
1000- generative-models: Annotated, understandable, and visually interpretable PyTorch implementations of: VAE, BIRVAE, NSGAN, MMGAN, WGAN, WGANGP, LSGAN, DRAGAN, BEGAN, RaGAN, InfoGAN, fGAN, FisherGAN.
1000- convnet-aig: PyTorch implementation for Convolutional Networks with Adaptive Inference Graphs.
1000- integrated-gradient-pytorch: This is the pytorch implementation of the paper - Axiomatic Attribution for Deep Networks.
1000- MalConv-Pytorch: Pytorch implementation of MalConv.
1000- trellisnet: Trellis Networks for Sequence Modeling
1000- Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning: pytorch implementation of Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning paper.
1000- pnn.pytorch: PyTorch implementation of CVPR'18 - Perturbative Neural Networks http://xujuefei.com/pnn.html.
1000- Face_Attention_Network: Pytorch implementation of face attention network as described in Face Attention Network: An Effective Face Detector for the Occluded Faces.
1800+ waveglow: 基于流的语音合成生成网络。
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"
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.
1000- ClariNet: Pytorch实现ClariNet。
48900+ pytorch-pretrained-BERT: PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained models
1000- torch_waveglow: PyTorch实现WaveGlow: 基于流的语音合成生成网络。
3000+ 3DDFA: The pytorch improved re-implementation of TPAMI 2017 paper: Face Alignment in Full Pose Range: A 3D Total Solution.
1600+ loss-landscape: loss-landscape Code for visualizing the loss landscape of neural nets.
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 。
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.
1000- FFTNet: Unofficial Implementation of FFTNet vocode paper.
1000- FaceBoxes.PyTorch: PyTorch实现FaceBoxes。
2900+ Transformer-XL: Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Contexthttps://github.com/kimiyoung/transformer-xl
1000- associative_compression_networks: Associative Compression Networks for Representation Learning.
1000- fluidnet_cxx: FluidNet re-written with ATen tensor lib.
3700+ Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch: This repository contains PyTorch implementations of deep reinforcement learning algorithms.
1000- Shufflenet-v2-Pytorch: This is a Pytorch implementation of faceplusplus's ShuffleNet-v2.
1000- GraphWaveletNeuralNetwork: This is a Pytorch implementation of Graph Wavelet Neural Network. ICLR 2019.
1000- AttentionWalk: This is a Pytorch implementation of Watch Your Step: Learning Node Embeddings via Graph Attention. NIPS 2018.
1000- SGCN: This is a Pytorch implementation of Signed Graph Convolutional Network. ICDM 2018.
1000- SINE: This is a Pytorch implementation of SINE: Scalable Incomplete Network Embedding. ICDM 2018.
1000- GAM: This is a Pytorch implementation of Graph Classification using Structural Attention. KDD 2018.
1000- neural-style-pt: PyTorch 实现Justin Johnson 的神经风格算法。论文：A Neural Algorithm of Artistic Style。
1000- TuckER: TuckER: Tensor Factorization for Knowledge Graph Completion.
1000- pytorch-prunes: Pruning neural networks: is it time to nip it in the bud?
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.
1000- Character CNN: PyTorch implementation of the Character-level Convolutional Networks for Text Classification paper.
2400+ XLM: PyTorch original implementation of Cross-lingual Language Model Pretraining.
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1000- APPNP: Combining Neural Networks with Personalized PageRank for Classification on Graphs. ICLR 2019.
1000- NGCN: A Higher-Order Graph Convolutional Layer. NeurIPS 2018.
1000- gpt-2-Pytorch: Simple Text-Generator with OpenAI gpt-2 Pytorch Implementation
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1000- densebody_pytorch: PyTorch implementation of CloudWalk's recent paper DenseBody.
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1000- ClusterGCN: A PyTorch implementation of "Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks" (KDD 2019).
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