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멋진 피토치-리스트 ｜ 멋진 파이토치 프로젝트

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멋진 피토치-리스트 ｜ 멋진 파이토치 프로젝트
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- 내용 ｜ 컨텐츠
- Pytorch & 관련 라이브러리 ｜ Pytorch 및 관련 라이브러리
  - NLP 및 음성 처리 ｜ 자연어 처리 및 음성 처리
  - CV ｜ 컴퓨터 비전
  - 확률 론적/생성 라이브러리 ｜ 확률 라이브러리 및 생성 라이브러리
  - 기타 라이브러리 ｜ 기타 라이브러리
- 튜토리얼 및 서적 및 예제 ｜ 튜토리얼 및 서적 및 예제
- 종이 구현 implement 종이 구현
- 대화 및 회의 con 보고서 및 회의
- 다른 곳에서 pytorch | Pytorch 관련

Pytorch & 관련 라이브러리 ｜ Pytorch 및 관련 라이브러리

PYTORCH : 강한 GPU 가속을 가진 파이썬의 텐서 및 동적 신경망 | 강력한 GPU 가속을 사용한 Python 텐서 컴퓨팅 및 동적 신경망.

NLP 및 음성 처리 ｜ 자연어 처리 및 음성 처리 :

2800+ 텍스트 : 텍스트 데이터 및 NLP 데이터 세트의 데이터로드 및 추상화.
1300+ Pytorch-seq2Seq : Pytorch에서 seq2Seq를 처리하기위한 오픈 소스 프레임 워크.
1000- Anuvada : NLP 해석 가능한 모델.
1300+ 오디오 : 간단한 오디오 I/O.
1000- 루프 : 여러 스피커에 걸친 음성 생성 방법.
NULL FAIREQ : Facebook에서 개발 한 시퀀스-시퀀스 파이썬 툴킷.
1000- 음성 : 텍스트로의 말 대회의 엔드 투 엔드 모델 구현.
5100+ Opennmt-Py : 오픈 소스 신경 기계 번역 http://opennmt.net.
2300+ 신경 주 코어프 : 스파크에서 신경망을 사용하여 빠른 공동 참조 소화를 달성합니다.
1000+ 감정 중심 : 강력한 감정 분류에서 스케일 기반 감독 언어 모델의 적용.
2800+ Muse : 다국어 비 감독 또는 감독 단어 임베딩 라이브러리.
1000- NMTPYTORCH : Pytorch의 시퀀스-시퀀스 프레임 워크.
1000- Pytorch-wavenet : Wavenet 구현을 빠르게 생성합니다.
1000- Tacotron-Pytorch : Tacotron : 엔드 투 엔드 언어 합성.
10300+ Allennlp : Pytorch를 기반으로 한 오픈 소스 NLP 리서치 라이브러리. http://www.allennlp.org/
1900+ Pytorch-NLP : 신경망 레이어, 텍스트 처리 모듈 및 수많은 데이터 세트를 포함한 NLP 연구를 가속화하기 위해 설립 된 라이브러리. pytorchnlp.readthedocs.io
1000- Quick-NLP : Fastai를 기반으로 한 Pytorch NLP 라이브러리.
4900+ TTS : 텍스트에 대한 딥 러닝 프레임 워크.
2800+ 레이저 : 레이저는 다국어 명령문 임베딩을 계산하고 사용하는 데 사용되는 라이브러리입니다.
1100+ Pyannote-Audio : 스피커 분류를위한 신경 제작 블록 : 음성 활동 감지, 스피커 변경 감지, 스피커 임베딩.
1000- Gensen : 대규모 멀티 태스킹 학습을 기반으로 한 보편적 문장 표현.
1000- 번역 : 번역 - Pytorch 언어 라이브러리.
3900+ ESPNET : 엔드 투 엔드 음성 처리 도구 세트. espnet.github.io/espnet
4500+ 피티아 : 페어 (Facebook AI Research)에서 유래 한 시각 및 언어에 대한 멀티 모달 연구를위한 모듈 식 프레임 워크.
1400+ 감독 비 감독 MT : 문구를 기반으로 한 신경 비 감독 기계 번역.
1300+ Jiant : 일반 텍스트 이해 모델을위한 지니트 툴킷. https://jiant.info
4300+ Bert-Pytorch : Google AI 2018 Bert의 Pytorch 구현, 간단한 의견과 함께.
2100 이상 : NLI 문장 임베딩 (Infersent) 및 교육 코드.
1300+ UIS-RNN : 무한 인터리브 상태 재귀 신경 네트워크 (UIS-RNN) 알고리즘은 종이가 완전히 감독 된 스피커 발기에 해당하는 시끄러운 환경과 소리를 구별 할 수 있습니다. arxiv.org/abs/1810.04719
10600+ Flair : 최신 NLP를위한 간단한 프레임 워크.
6200+ pytext : pytorch를 기반으로 한 자연어 모델링 프레임 워크. fb.me/pytextdocs
1000- VoiceFilter : Google AI의 VoiceFilter의 비공식 구현. http://swpark.me/voicefilter
1000- Bert-Ner : Bert를 기반으로 한 이름의 엔티티 인식.
1000- Transfer-NLP : 복제 가능한 실험 관리를 위해 설계된 NLP 라이브러리.
1000- Texar-Pytorch : 머신 러닝 및 텍스트 생성 툴킷. texar.io
2000+ Pytorch-Kaldi : Pytorch-Kaldi는 개발중인 최첨단 DNN/RNN 하이브리드 음성 인식 시스템입니다. DNN 부분은 Pytorch에 의해 구현되며 기능 추출, 레이블 계산 및 디코딩은 Kaldi 툴킷에서 수행합니다.
2900+ NEMO : 신경 모듈 : 대화식 AI 도구 세트 nvidia.github.io/nemo
1000- 파이토치 협정 : 테스트 된 GPU 구현 라이브러리는 HMM, Dep Trees, CKY, ...와 같은 딥 러닝에서 일부 핵심 구조적 알고리즘을 구현합니다.
1000- 에스프레소 : 에스프레소 : 빠른 엔드 투 엔드 신경 음성 인식 도구 세트.
48900+ 변압기 : Huggingface Transformers : Tensorflow 2.0 및 Pytorch에서 가장 고급 NLP 도구. huggingface.co/transformers
1500+ 개혁자-파이토치 : 개혁자의 파이토치 버전.
1000- 토치 메트릭 : Pytorch의 모델 평가 메트릭.
2600+ SpeechBrain : SpeechBrain은 Pytorch를 기반으로 한 오픈 소스 및 올인원 Speech Toolkit입니다.
1000- Backprop : Backprop을 사용하면 최첨단 ML 모델을 간단하게 사용하고, Finetune을 사용하고 배포 할 수 있습니다.

CV ｜ 컴퓨터 비전 :

9400+ Pytorch Vision : Torchvision에는 인기있는 데이터 세트, 모델 아키텍처 및 컴퓨터 비전에서 일반적으로 사용되는 이미지 변환이 포함되어 있습니다.
1000- PT-Styletransfer : Pytorch의 클래스로서 신경 스타일 전송.
1000- OpenFacepyTorch : OpenFace의 NN4.Small2.v1.t7 모델을 사용한 Pytorch 모듈.
1000- IMG_CLASSIFICE_PK_PYTORCH : 이미지 분류 모델과 최신 모델 (예 : Densenet, Resnet, ...)과 빠르게 비교하십시오.
1400+ sparseconvnet : 서브 매니 폴드 드문 컨볼 루션 신경 네트워크.
1000- 컨볼 루션_LSTM_PYTORCH : 다층 컨볼 루션 LSTM (긴 단기 메모리 네트워크) 모듈.
5000+ 얼굴 정렬 : Pytorch에 기반한 2D 및 3D 얼굴 정렬 라이브러리. adrianbulat.com
1500+ Pytorch-semantic-segmentation : 시맨틱 세분화.
1000- Roialign.pytorch : Roialign의 Pytorch 버전. 구현은 Crop_and_Resize를 기반으로하며 CPU 및 GPU에서 앞뒤로 지원합니다.
1000- Pytorch-CNN-Finetune : Pytorch 미세 조정을 가진 사전 훈련 컨볼 루션 신경망.
1000- Detectorch : Detectorch- Detectron 프레임 워크의 Pytorch 버전은 현재 훈련 기능없이 Detectron의 추론 및 평가 기능 만 있습니다.
4400+ Augmentor : 기계 학습을위한 이미지 향상 라이브러리. http://augmentor.readthedocs.io
1000- S2CNN : 구형 CNNS : 구형 컨볼 루션 네트워크의 Pytorch 구현. (예 : 만능 이미지, 글로벌 신호)
2100+ TorchCV : Pytorch를 기반으로 한 컴퓨터 비전 딥 러닝 프레임 워크.
8400+ maskrcnn-benchmark : 인스턴스 분할 및 객체 감지의 빠른 모듈 식 참조 구현.
2200+ Image-Classification-Mobile : Computer Vision Convolution Network Training Sandbox, Imagenet-1K에 교육 분류 모델 모음이 포함되어 있습니다.
1000- MedicalTorch : 의료 이미징 프레임 워크. http://medicaltorch.readthedocs.io
8400+ 회계 : 빠른 이미지 향상 라이브러리 및 기타 라이브러리를위한 사용하기 쉬운 래퍼.
4200+ Kornia : 오픈 소스 마이크로 컴퓨터 비전 라이브러리. https://kornia.org
1000- 텍스트- 검출기 : 텍스트를 감지하고 번역합니다.
2200+ Facenet-Pytorch : Davidsandberg/Facenet에서 포팅 된 사전 훈련 된 Pytorch 얼굴 탐지 및 인식 모델.
17300+ DeTectron2 : DeTectron2는 Fair의 차세대 목표 탐지 및 세분화 연구 플랫폼입니다.
1000- Vedaseg : Pytorch를 기반으로 한 의미 론적 세분화 도구 상자.
1300+ Classyvision : 이미지 및 비디오 분류를위한 엔드 투 엔드 파이터 프레임 워크. https://classyvision.ai
1000- Detecto : 5 줄의 코드를 사용하여 완전히 기능적인 컴퓨터 비전 모델을 구축하십시오. https://detecto.readthedocs.io/
5000+ pytorch3d : pytorch3d는 딥 러닝을위한 효율적이고 재사용 가능한 3D 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. https://pytorch3d.org/
15700+ mmdetection : mmdetection은 OpenMMLAB 프로젝트에 속하는 오픈 소스 개체 감지 도구 상자입니다.
1000- 신경-드림 : Deepdream 알고리즘의 Pytorch 구현은 꿈과 같은 환각 시각 효과를 만들 수 있습니다.
1000- FlashTorch : Pytorch의 신경망을위한 시각화 툴킷!
1000- Lucent : Pytorch에 적합한 Tensorflow 및 Openai Clarity의 명료.
1300+ mmdetection3d : mmdetection3d는 OpenMMLAB 프로젝트의 일부인 일반 3D 객체 감지를위한 OpenMMLAB의 차세대 플랫폼입니다.
2100+ MMSEMPENTATION : MMSEMENTATION은 SENMINTIC 세분화 도구 상자 및 OpenMMLAB 프로젝트의 일부인 벤치 마크입니다.
2200+ MMEDITING : MMEDITING은 OpenMMLAB 프로젝트의 일부인 이미지 및 비디오 편집 도구 상자입니다.
1000+ mmaction2 : mmaction2는 OpenMMLAB 프로젝트의 일부인 OpenMMLAB의 차세대 액션 이해 도구 상자 및 벤치 마크입니다.
1000+ mmpose : mmpose는 OpenMMLAB 프로젝트의 일부인 포즈 추정 도구 상자 및 벤치 마크입니다.
1000+ 가볍게 - 가볍게 - 자기 감독 학습을위한 컴퓨터 비전 프레임 워크입니다.

확률 론적/생성 라이브러리 ｜ 확률 라이브러리 및 생성 라이브러리 :

1000- PTSTAT : 확률 프로그래밍 및 통계적 추론.
7000+ Pyro : Python 및 Pytorch를 기반으로 한 깊은 보편적 확률 프로그래밍 라이브러리. http://pyro.ai
1000- Probtorch : Probabilistic Torch는 Pytorch의 심해 모델을 확장하는 라이브러리입니다.
1000- 지불 : Python/Pytorch를 기반으로 한 감독되지 않은 학습 및 생성 모델 라이브러리.
1000- Pyvarinf : Python Package. Pytorch에서 변형 추론으로 베이지안 딥 러닝 방법의 적용을 촉진하는 Python 패키지.
1000- Pyprob : Pytorch를 기반으로 한 확률 프로그래밍 및 추론 편집을위한 라이브러리.
1000- MIA : 기계 학습 모델에 대한 회원 추론 공격을 실행하는 도서관.
1000- pro_gan_pytorch : pytorch nn.module의 확장으로서의 progan 패키지.
2000+ Botorch : Pytorch의 베이지안 최적화.

기타 라이브러리 ｜ 기타 라이브러리 :

1000- Pytorch 엑스트라 : Pytorch의 추가 기능.
1000- 기능 동물원 : Pytorch 및 Tensorflow의 모델 정의 및 사전 훈련 중량.
1600+ 토치 샘플링 : Pytorch 샘플링, 고급 교육, 데이터 증강 및 유틸리티.
1000- Torchcraft-Py : Torchcraft Python Wapper, Torchcraft는 Torch와 Starcraft를 연결하는 다리입니다.
1000- Aorun : Aorun은 Pytorch를 백엔드로 사용하여 Keras와 같은 API를 구현하려고 시도합니다.
1000- 로거 : 머신 러닝 로거.
1000- Pytorch-Docset : Pytorch 오프라인 문서, 대시, 열성, 속도 또는 LovelyDocs와 결합합니다.
1000- Convert_TORCH_TO_PYTORCH : Torch T7 모델을 Pytorch 모델로 변환합니다.
8000+ 사전 치료-모델 .pytorch : Pytorch는 사전에 사전 RESNEXT, RESNET, InceptionV4, InceptionResnetV2, Xception, DPN 등의 컨볼 루션 신경 네트워크 사전에 사전에 사전 된 컨볼 루션 신경 네트워크입니다.이 프로젝트의 목표는 연구 논문의 결과를 복제하는 데 도움이되는 것입니다.
1000- pytorch_fft : cuda ffts 용 Pytorch 래퍼.
1000- caffe_to_torch_to_pytorch : Caffe 모델은 Pytorch/Torch 모델로 변환되며 Torch 모델은 Pytorch 모델로 변환됩니다.
1000- Pytorch-Extension : Pytorch의 Cuda 확장 예제는 두 텐서의 Hadamard 제품을 계산합니다.
7000+ Tensorboard-Pytorch :이 모듈은 검사를 위해 텐서 보드 형식으로 Pytorch 텐서를 저장합니다. 현재 Tensorboard의 스칼라, 이미지, 오디오, 히스토그램 및 기타 기능을 지원합니다.
2400+ GPYTORCH : GPYTORCH는 Pytorch와 함께 구현 된 가우스 프로세스 라이브러리입니다. 확장 가능하고 유연하며 모듈 식 가우스 프로세스 모델을 쉽게 만들 수 있습니다.
2500+ 스포트라이트 : 심도있는 권장 모델.
1000- Pytorch-CNS : Pytorch를 기반으로하는 일반화 된 압축 네트워크 검색.
1000- Pyinn : Cupy는 융합 된 파이토치 작업을 구현합니다.
1000- 인페르노 : Pytorch의 유틸리티 라이브러리 정보.
1000- Pytorch-fitModule : Pytorch 모듈을위한 매우 간단한 피팅 방법.
4000+ Inferno-Sklearn : Pytorch 캡슐화를 기반으로 한 Scikit-Learn 호환 신경망 라이브러리.
NULL PYTORCH-CAFFE-DARKNET-CONVERT : PyTorch, Caffe Prototxt/Weights 및 DarkNet CFG/Weights 사이에서 변환.
1000- Pytorch2caffe : Pytorch 모델을 Caffe 모델로 변환합니다.
1000- Pytorch-Tools : Pytorch 도구.
1900+ SRU : 훈련 RNNS는 CNN을 훈련하는 것만 큼 빠릅니다. (arxiv.org/abs/1709.02755)
1000- Torch2Coreml : Torch7-> Coreml, Torch7 모델을 Apple 장치에서 실행하기 위해 Apple Coreml 형식으로 변환하는 도구.
1700+ Pytorch-Encoding : Pytorch Deep Texture Encoding Network (Deep Texture Encoding Network) http://hangzh.com/pytorch-encoding
1000- Pytorch-CTC : Pytorch-CTC는 CTC에 의한 빔 검색 디코딩 (Connectionist Temporal Classification)을 구현합니다. C ++ 코드는 Tensorflow에서 차용하고 일부 개선 사항으로 유연성을 추가합니다.
1000- Candlegp : Pytorch의 가우스 프로세스.
1000- dpwa : 쌍별 평균화를 기반으로 한 분산 학습.
1000- Dni-Pytorch : 합성 그라디언트를 기반으로 한 파이토치 분리 신경 인터페이스.
4000+ Skorch : Pytorch 캡슐화를 기반으로 한 Scikit-Learn 호환 신경망 라이브러리.
3600+ Ignite : Ignite는 Pytorch에서 신경망을 훈련시키는 데 도움이되는 고급 라이브러리입니다.
1000 -Arnold : Arnold- Doom 게임 에이전트.
1000- Pytorch-MCN : MATCONVNET 모델을 PyTorch 모델로 변환합니다.
3200+ 단순한 강한 RCNN-Pytorch : 더 빠른 R-CNN의 단순화 된 구현으로, 성능은 원래 논문의 성능과 비교할 수 있습니다.
1000- Generative_Zoo : Generative_Zoo는 Pytorch에서 일부 생성 모델의 작업 구현을 제공합니다.
1800+ pytorchviz : Pytorch의 러닝 다이어그램을 시각화합니다.
1000- Cogitare : Cogitare- 현대적이고 빠르고 모듈 식 딥 러닝 및 머신 러닝 프레임 워크.
1000- PYDLT : Pytorch를 기반으로하는 딥 러닝 도구 상자.
1000- 반 감독 된 피토치 : 다양한 VAE 기반 반 감독 모델 및 생성 모델 구현.
1000- pytorch_cluster : 그래프 클러스터 알고리즘 최적화를위한 Pytorch 확장 라이브러리.
1000- 신경 조립 컴파일러 : 적응 신경 편집에 기반한 Pytorch 신경 조립 컴파일러.
1000- Caffemodel2pytorch : 카페 모델을 Pytorch 모델로 변환합니다.
1000- Extension-CPP : Pytorch의 C ++ 확장.
1000- Pytoune : 클래스 Keras 프레임 워크 및 유틸리티.
1000- Jetson-Reinforcement : Nvidia Jetson Deep Inforcement Learning GPU 라이브러리 GPU 라이브러리는 Pytorch, Openai Gym 및 Gazebo Robot을 사용하여 시뮬레이션했습니다.
1000- 성냥갑 : 단일 예제에 대한 Pytorch 코드를 작성하고 작은 배치로 효율적으로 실행하십시오.
1000- 토치-두 번째 샘플 : Pytorch 2- 샘플 테스트 라이브러리.
3100+ Pytorch-Summary : Keras의 model.summary() 와 유사한 Pytorch 모델 요약.
1000- mpl.pytorch : MaxPoolingLoss의 Pytorch 구현.
NULL SCVI-DEV : 링크가 유효하지 않습니다.
5500+ 정점 : Pytorch 확장 : 얇은 단순화 된 하이브리드 정밀도 및 분산 교육을 향한 지향.
3100+ ELF : ELF : 게임 연구 플랫폼, Alphagozero/Alphazero 재생성.
1000- Torchlite : Pytorch는 Sklearn, Pytorch 및 Tensorflow와 같은 인기있는 기계 학습 프레임 워크에 고급 라이브러리를 구축합니다.
1000- 조인트 VAE : 연속적이고 개별적 인 변동성 요인을 분리하기위한 프레임 워크 인 Jointvae의 Pytorch 구현?
1000- SLM-LAB : Pytorch 모듈 식 심층 강화 학습 프레임 워크.
1000- bindsnet : Pytorch Tensor 기능의 도움으로 CPU 또는 GPU의 펄스 신경 네트워크를 시뮬레이션하는 파이썬 패키지.
1000- pro_gan_pytorch : pytorch nn.module의 확장으로서의 progan 패키지.
11500+ pytorch_geometric : Pytorch 기하학 딥 러닝 확장 라이브러리.
1000- Torchplus : 시퀀스를 반환하기 위해 Pytorch 모듈에서 + 연산자를 구현하십시오.
1000- lagom : Lagom : 강화 학습 알고리즘의 빠른 프로토 타이핑을위한 가벼운 파이토치 아키텍처.
1000- Torchbearer : Torchbearer : Pytorch 모델 피팅 라이브러리.
1000- Pytorch-MAML-RL : 강화 학습에서 모델 공유 메타 학습.
1000- Nalu : 신경 산술 논리 단위의 Pytorch의 기본 구현, 논문 : arxiv.org/pdf/1808.00508.pdf.
1000- Qucumber : 신경 네트워크에서 다중 바디 웨이브 기능의 재구성.
1000- 자석 : 자발적인 딥 러닝 프로젝트. http://magnet-dl.readthedocs.io/
1000- opencv_transforms : OpenCV는 Torchvision의 이미지 세분화를 구현합니다.
21100+ FASTAI : FAST.AI 딥 러닝 라이브러리, 코스 및 튜토리얼.
1000- Pytorch-dense-correspendence : "빽빽한 물체 그물 : 로봇 조작 및 로봇 조작에 의한 조밀 한 시각적 물체 설명자 학습"기사에 대한 코드.
1000- Colorization-Pytorch : Pytorch는 대화식 깊은 색상화를 구현합니다. Richzhang.github.io/ideepcolor
1000- 뷰티 네트 : Pytorch 간단하고 유연하며 확장 가능한 파이토치 템플릿입니다.
1000- OpenChem : OpenChem : 계산 화학 및 약물 설계 연구를위한 딥 러닝 툴킷 Mariewelt.github.io/openchem.
1000- Torchani : Pytorch 정확한 신경망 전위. aiqm.github.io/torchani
1000- Pytorch-LBFGS : Pytorch는 L-BFG를 구현합니다.
2400+ GPYTORCH : Pytorch에서 가우스 공정의 효율적이고 모듈 식 구현.
1000- Hessian : Hessian의 Pytorch 버전.
1000- 벨트 : 딥 러닝 연구의 속도.
1000- NONECHUCKS : 필터로 변환을 사용하여 데이터 세트에서 잘못된 샘플을 동적으로 처리합니다.
1000+ TorchStat : Pytorch의 모델 분석기.
1400+ QNNPACK : 정량적 신경망 패키지 - 양자화 된 신경망 운영자의 모바일 최적화 구현.
3600+ Torchdiffeq : Pytorch는 전체 GPU 및 O (1) 메모리 복잡성에 의해 지원되는 역설 알고리즘을 사용하여 일반 미분 방정식 (ODE)을 해결합니다.
1000+ Redner : 차별화 가능한 Monte Carlo Path Tracker.
1000- Pixyz :보다 간결하고 직관적이며 확장 가능한 방식으로 깊은 생성 모델을 개발하기위한 라이브러리.
1000- euclidesdb : 멀티 모델 머신 러닝 기능 임베디드 데이터베이스. http://euclidesdb.readthedocs.io
1000- Pytorch2keras : Pytorch 모델을 Keras 모델로 변환합니다.
1000- 샐러드 : 도메인 적응 및 반 감독 학습 도구 상자.
1000- netharn : Pytorch의 매개 변수화 피팅 및 예측 하네스.
기존 DL 프레임 워크를 기반으로하는 7700+ DGL : Python 패키지는 그래픽의 딥 러닝을 단순화하는 데 사용됩니다. http://dgl.ai.
1600+ Gandissect : Gan의 뉴런을 시각화하고 이해하기위한 Pytorch 기반 도구. gandissect.csail.mit.edu
1000- DELIRA : 의료 영상을위한 Pytorch 및 Tensorlow를 기반으로 한 빠른 프로토 타이핑 및 훈련을위한 경량 프레임 워크. delira.rtfd.io
1000- 버섯 : 강화 학습 실험을위한 파이썬 라이브러리.
1000- Xlearn : 전송 학습 라이브러리.
1000- Geoopt : Pytorch 최적화를 기반으로 한 Riemann 적응 최적화 방법.
1000- vegans : 기존의 여러 개가 포함되어 있습니다.
4200+ Kornia : Pytorch 오픈 소스 마이크로 컴퓨터 비전 라이브러리. https://kornia.org
1000- Advertorch : 견고성에 대한 연구를위한 도구 상자.
2800+ Adabound : Adam만큼 빠르게 훈련하고 SGD만큼 좋은 최적화기.
1000- Fenchel-Young-Losses : Pytorch/Tensorflow/Scikit-Learn의 확률 분류를위한 손실 함수로 Fenchel-Young 손실을 사용하십시오.
2700+ Pytorch-Opcounter : Pytorch 모델의 통계 Mac/Flops.
1000- TOR10 : Pytorch를 기반으로 한 양자 시뮬레이션을 위해 설계된 일반 텐서 네트워크 라이브러리.
2600+ 촉매 : Pytorch DL & RL 연구를위한 고급 유틸리티. 개발 초점은 반복성, 빠른 실험 및 코드/아이디어 재사용입니다. 다른 정기 교육 루프를 쓰는 대신 새로운 것을 연구/개발할 수 있습니다.
1500+ 도끼 : 적응 실험 플랫폼.
1000- Pywick : 고급 Pytorch Neural Network Training Library.
1000- Torchgpipe : Pytorch는 GPIPE를 구현합니다. Torchgpipe.readthedocs.io
1000+ 허브 : Pytorch Hub는 연구의 반복성을 향상시키는 데 사용되는 미리 훈련 된 모델 라이브러리입니다.
14600+ Pytorch-lightning : ML 연구원을위한 경량 파이토치 포장지. 모델 스케일링, 적은 템플릿을 작성합니다.
1000- TOR10 : Pytorch를 기반으로 한 양자 시뮬레이션을 위해 설계된 일반 텐서 네트워크 라이브러리.
3100+ TensorWatch : Python 머신 러닝 및 데이터 과학의 디버깅, 모니터링 및 시각화.
1000- WAVETORCH : 웨이브 방정식의 수치 솔루션 및 반영 처리. arxiv.org/abs/1904.12831
1000- diffdist : diffdist는 Pytorch의 파이썬 라이브러리입니다. torch.autograd 의 기본 기능을 확장하고 프로세스 간 마이크로 커뮤니케이션에 대한 지원을 추가합니다.
1000- Torchprof : Pytorch 모델의 계층 별 분석을위한 최소 의존도 라이브러리.
1000- OSQPTH : Pytorch 미세 OSQP 솔버.
1000- McTorch : 딥 러닝을위한 매니 폴드 최적화 라이브러리.
1000- Pytorch-Hessian-Eigenthings : Hessian 벡터 제품 및 랜덤 전력 반복을 사용한 효율적인 Pytorch Hessian 기능 분해.
1200+ MinkowskiEngine : Minkowski 엔진은 일반화 된 드문 컨볼 루션 및 고차원 드문 텐서를위한 자동 차별 방법 라이브러리입니다.
1000- Pytorch-CPP-RL : CPPRL은 Pytorch C ++ 프론트 엔드에 작성된 강화 학습 프레임 워크입니다.
1000+ Pytorch-Toolbelt : 빠른 R & D 프로토 타입 개발 및 Kaggle 코드 수집을위한 Pytorch 확장.
1000- Argus-tensor-stream : 라이브 비디오 스트림을 Cuda 메모리로 디코딩하기위한 라이브러리. Tensorstream.argus-ai.com
1000- Macarico : Pytorch에서 검색하는 법을 배우십시오.
1900+ rlpyt : Pytorch의 강화 학습.
1000- Pywarm : Pytorch의 신경망을 구축하는 더 깨끗한 방법. https://blue-season.github.io/pywarm/
1300+ Learn2Learn : Pytorch 메타 학습 프레임 워크. http://learn2learn.net
1000- Torchbeast : 분산 강화 학습을위한 Pytorch 플랫폼.
1100+ Higher : Higher는 Pytorch 라이브러리가 단일 교육 단계에서 손실보다는 훈련 루프에 걸쳐 고차 그라디언트를 얻을 수있는 Pytorch 라이브러리입니다.
Null Torchelie : Torchélie는 Pytorch의 일련의 공구 기능, 레이어, 손실, 모델, 트레이너 등의 모음입니다. https://torchelie.readthedocs.org/
1000- crypten : crypten은 Pytorch로 작성된 개인 정보 보호 기계 학습 프레임 워크로 연구원과 개발자가 암호화 된 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킬 수 있습니다. Crypten은 현재 암호화 메커니즘으로서 안전한 다자 계산을 지원합니다.
1000+ CVXPYLAYERS : CVXPYLAYERS는 Pytorch에서 마이크로 컨베시 최적화 층을 구성하기위한 파이썬 라이브러리입니다.
1000+ Repdistiller : 표현 증류 (CRD) 비교 및 증류 방법에 대한 최신 지식을 비교하기위한 벤치 마크.
2500+ Kaolin : 3D 딥 러닝 연구를 가속화하도록 설계된 Pytorch 라이브러리.
1000- Pysnn : GPU 가속을 위해 Pytorch를 기반으로 한 효율적인 스파이크 신경망 프레임 워크.
1000- SparkTorch : Apache Spark에서 Pytorch 모델을 기차 및 실행하십시오.
3400+ Pytorch-Metric-Learning : 응용 프로그램에서 메트릭 학습을 사용하는 가장 쉬운 방법. 모듈 식적이고 유연하며 확장 가능합니다. Pytorch와 함께 제작되었습니다.
1000- 자율 학습-서류 : 심층 강화 학습 에이전트를 구축하기위한 Pytorch 라이브러리.
1000- Flambe : 연구 가속화 및 생산 경로를위한 ML 프레임 워크. https://flambe.ai
1900+ Pytorch-Optimizer : Pytorch의 현대 최적화 알고리즘 컬렉션에는 다음이 포함됩니다.
2200+ Pytorch-VAE : Pytorch의 변형 자동 인코 코더 (VAE) 모음.
16700+ Ray : 분산 응용 프로그램을 구축하고 실행하기위한 빠르고 간단한 프레임 워크. Ray는 확장 가능한 개혁가 학습 라이브러리 인 Rllib과 확장 가능한 하이퍼 파라미터 튜닝 라이브러리 인 Rllib과 함께 포장됩니다. Ray.io
1000- 파이토르크 기하학적 시간 : Pytorch 기하학을위한 시간적 확장 라이브러리.
1000- Poutyne : 신경망을 훈련시키는 데 필요한 보일러 코드의 대부분을 처리하는 Pytorch의 케라 같은 프레임 워크.
1000- Pytorch-Toolbox : Pytorch의 도구 상자 프로젝트입니다. Pytorch 코드를보다 쉽고 읽기 쉽고 간결하게 작성하도록하는 것을 목표로합니다.
1000- Pytorch-Contrib : 최근 기계 학습 논문에서 아이디어의 검토 된 구현이 포함되어 있습니다.
6200+ 효율적 인 Pytorch : 미리 훈련 된 모델 및 예제와 함께 효율적인 넷의 op-for-op pytorch 재 구현이 포함되어 있습니다.
1300+ Pytorch/XLA : Pytorch/XLA는 XLA 딥 러닝 컴파일러를 사용하여 Pytorch 딥 러닝 프레임 워크 및 클라우드 TPU를 연결하는 Python 패키지입니다.
1000- WebDataset : WebDataset은 PoSix Tar Archives에 저장된 데이터 세트에 효율적인 액세스를 제공하는 Pytorch DataSet (iterabledataset) 구현입니다.
1000- VolksDep : VolkSdep은 Tensorrt를 사용하여 Pytorch, Onx 및 Tensorflow 모델을 배포하고 가속화하기위한 오픈 소스 도구 상자입니다.
1700+ Pytorch-Studiogan : Studiogan은 조건부/무조건 이미지 생성을위한 대표적인 일반 대응 네트워크 (GANS)의 구현을 제공하는 Pytorch 라이브러리입니다. Studiogan은 머신 러닝 연구원이 새로운 아이디어를 쉽게 비교하고 분석 할 수 있도록 현대 간 Gans에게 동일한 놀이터를 제공하는 것을 목표로합니다.
NULL TORCHDRIFT : 드리프트 감지 라이브러리
1600+ 가속 : Multi-GPU, TPU, Mixed-Precision을 사용하여 Pytorch 모델을 교육하고 사용하는 간단한 방법.
1000- Lightning-Transformers : Pytorch Lightning, Transformers 및 Hydra를 활용하는 SOTA 변압기를 사용한 고성능 연구를위한 유연한 인터페이스.

튜토리얼 및 서적 및 예제 ｜ 튜토리얼 및 서적 및 예제

4200+ 실용적인 pytorch ** :이 자습서는 다른 RNN 모델을 설명합니다.
Deeplearningfornlpinpytorch : Ipython 노트북 딥 러닝 튜토리얼, 자연어 처리에 중점을 둡니다.
21300+ Pytorch-Tutorial : 대부분의 모델에 30 줄의 구현 코드가있는 연구원을위한 딥 러닝 튜토리얼.
1000- Pytorch-Exercises : Pytorch 운동 컬렉션.
5200+ Pytorch 튜토리얼 : 다양한 Pytorch 튜토리얼.
16500+ Pytorch 예제 : Pytorch 사용 예제, 응용 시나리오에는 비전, 텍스트, 강화 학습 등이 포함됩니다.
1000- Pytorch 연습 : Pytorch 예제.
1000- Pytorch Mini Tutorials : Alec Radford의 Theano Tutorial에서 조정 된 Pytorch 미니멀리스트 튜토리얼.
1000- Pytorch 텍스트 분류 : Pytorch는 CNN을 기반으로 텍스트 분류를 구현합니다.
1000- 고양이 대 개 : Kaggle Contest Dogs vs. Cats Redux : 커널 에디션 네트워크 미세 조정 예.
1000- CONVNET : 다른 데이터 세트 (ImageNet, CIFAR10, CIFAR100, MNIST)에 대한 깊은 컨볼 루션 네트워크의 완전한 교육 예.
1000- 파이토치 생성-대류 네트워크 : 간단한 대적 생성 네트워크 (GAN).
1000- 파이토치 컨테이너 : Pytorch의 단순화 된 토치 용기.
Pytorch의 1000- T-SNE : T-SNE 실험.
1000- aae_pytorch : autoencoder에 대한 pytorch 버전.
1000- Kind_pytorch_tutorial : Pytorch 초보자 튜토리얼.
1000- Pytorch-poetry-gen : Pytorch를 기반으로 한 Char-RNN (캐릭터 수준 재발 신경 네트워크).
1000- Pytorch-Reinforce : Pytorch는 Openai 체육관에서 개별적이고 지속적인 제어를 구현합니다.
6100+ Pytorch-Tutorial ** : 간단하고 빠르게 자신의 신경망을 구축하십시오. https://morvanzhou.github.io/tutorials/
1000- Pytorch-Intro : Pytorch에서 CNN 및 RNN을 구현하는 방법을 보여줍니다.
1300+ Pytorch-classification : CIFAR-10/100 및 ImageNet 데이터 세트의 분류 프레임 워크.
1000 -pytorch_notebooks -Hardmaru : Numpy와 Pytorch로 작성된 임의의 튜토리얼.
1000- Pytorch_tutoria-Quick : Pytorch 소개 및 튜토리얼. 컴퓨터 비전, 그래픽 및 기계 학습 분야의 연구원들은 신경망 이론에 대한 기본 지식과 일반적으로 사용되는 신경망 프레임 워크에 대한 기본 지식이 필요합니다.
1000- pytorch_fine_tuning_tutorial : pytorch의 미세 조정 또는 전송 학습에 대한 짧은 튜토리얼.
1000- pytorch_exercises : pytorch 운동.
1000- 교통 서명 감지 : New York University 2018 Computer Vision Fall Course 예제.
1000- MSS_PYTORCH : 필터링 후 필터링이 필요없고, 루프 추론 알고리즘을 사용하여 노래 및 음성 분리를 달성합니다- Pytorch 구현. 데모 : js-mim.github.io/mss_pytorch
2600+ CS-224N 과정에서 다양한 DEEP NLP 모델의 2600+ DeepNLP-Models-Pytorch Pytorch 구현. (Stanford Univ : 딥 러닝이있는 NLP)
1000- 밀라 소개 자습서 : Mila 신입생을위한 다양한 튜토리얼. (Mila : 인공 지능 연구를위한 캐나다 센터)
1000- pytorch.rl.Learning : Pytorch를 사용하여 강화 학습을 배우십시오.
1000- 최소 Seq2Seq : 신경 기계 번역에 중점을 둔 최소 SEQ2SEQ 모델.
1000- 텐서 노트 북 : 파이썬과 텐서를 사용하여 텐서 방법을 구현합니다. Tensorly.github.io/dev
1000- pytorch_bits : 타이밍 예측의 관련 예.
1000- 건너 뛰기 : Pytorch는 건너 뛰는 단어 벡터 모델을 구현합니다.
1000- 비디오 캡션 파이토치 : Pytorch를 사용하여 비디오에 자막을 추가하십시오.
1000- 캡슐 네트워크-타이어러리 : 간단하고 학습하기 쉬운 캡슐 네트워크 자습서.
2100+ 학습 코드-깊은 학습 코드-파이토치 : 코드 "딥 러닝 소개 : Pytorch". item.jd.com/17915495606.html
2300+ RL-Adventure : Pytorch 버전, 간단하고 배우기 쉬운 및 강력한 코드 가독성에 대한 Deep Q 학습 자습서. 여기에는 DQN/ DDQN/ 우선 순위 재생/ 노이즈 네트워크/ 배포 값/ 무지개/ 계층 RL의 Pytorch 구현이 포함됩니다.
1000- Accelerated_dl_pytorch : Jupyter Day Atlanta II Pytorch 튜토리얼 및 컨퍼런스 연설을 포함한 회의를위한 딥 러닝 알고리즘을 가속화했습니다.
2500+ RL-Adventure-2 : 다음의 Pytorch0.4 버전에 대한 튜토리얼 : 배우 비평가 / 근위 정책 최적화 / acer / ddpg / 트윈 결투 / 소프트 액터 비평가 / 일반화 된 적대적 모방 학습 / 후시 경험 재생.
50 줄의 코드 (Pytorch)의 생성 적대 네트워크 (GANS) : 50 줄은 적대 네트워크를 생성합니다.
autoencoder에 대한 Adversarial-Autoencoders-with-pytorch : pytorch.
Pytorch를 사용한 전송 학습 : Pytorch 이전 학습.
옥상-옥상 검출기-파이토치 : Pytorch를 사용하여 Yolo (v3) 객체 탐지기를 구현하는 방법.
Pytorch-for-Recommenders-101 : Pytorch를 사용하여 권장 시스템을 구축하십시오.
1000- Pytorch-tor-Numpy-users : Numpy 사용자를위한 Pytorch.
Pytorch 튜토리얼 : Pytorch Chinese Tutorial (Pytorch Chinese Network).
1000- Grokking-Pytorch : Pytorch를 배우는 방법을 단계별로 가르쳐주십시오.
5200+ Pytorch-deep-learning-minicourse : Pytorch 딥 러닝 마이크로 코스.
1000- Pytorch-Custom-Dataset-Examples : Pytorch에 대한 사용자 정의 데이터 세트의 일부 예.
서열 기반 추천자를위한 곱셈 LSTM : 시퀀스 기반 추천자를위한 곱셈 LSTM. / LSTM을 기반으로 권장 시퀀스 구현.
1000- deeplearning.ai-pytorch : Pytorch Coursera 딥 러닝 코스 (deeplearning.ai) 작업의 구현.
1000- MNIST_PYTORCH_PYTHON_AND_CAPI : 예 : Python에서 MNIST 네트워크를 교육하고 Pytorch1.0과 함께 C ++로 실행하는 방법.
1000- Torch_light : 강화 학습, NLP, CV를 포함한 튜토리얼 및 예제. 로지스틱, CNN, RNN, LSTM과 같은 신경망 모델은 여러 줄의 코드에 의해 구현되며 일부 고급 예제는 복잡한 모델에 의해 구현됩니다.
1000- Porttrain-Gan : 인코딩 (디코딩은 아직 구현되지 않았다) Art-Dcgan 생성 인물 유화 생성.
1000- MRI 분석-파이토치 : 핵 자기 공명 (MRI) 분석은 Pytorch 및 MedicalTorch를 사용하여 수행되었습니다.
1000- CIFAR10-FAST : 79 초 이내에 CIFAR10 데이터 세트에서 RESNET 모델의 완전한 교육을 받고 94%의 테스트 정확도를 달성합니다. 관련 콘텐츠는 블로그 시리즈를 참조하십시오.
Pytorch와의 딥 러닝에 대한 소개 : Pytorch에 대한 소개와 Pytorch의 저자 중 한 명인 Soumith Chintala와의 인터뷰를 포함하여 Udacity와 Facebook이 공동으로 시작한 무료 코스.
2900+ Pytorch-sentiment-Analysis : Pytorch 및 Torchtext Semantic Analysis Tutorial.
11800+ Pytorch-Image-Models : Pytorch 이미지 모델, 스크립트 및 훈련 중량-(SE) RESNET/RESNEXT, DPN, ENGICIONNET, MOBILENET-V3/V2/V1, MNASNET, 단일 팩 NAS, FBNET 등
1000- cifar-Zoo : CIFAR에 기반한 여러 CNN 아키텍처의 Pytorch 구현.
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.
1000- DiffAI: A provable defense against adversarial examples and library for building compatible PyTorch models.
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
1000- Splitter: Splitter: Learning Node Representations that Capture Multiple Social Contexts. (WWW 2019).
1000+ CapsGNN: 胶囊图神经网络，Capsule Graph Neural Network。
2300+ BigGAN-PyTorch: PyTorch实现BigGAN（非官方）。
1000- ppo_pytorch_cpp: 近端策略优化算法的C++ API。
1000- RandWireNN: 基于随机连接神经网络性能的图像识别。
1000- Zero-shot Intent CapsNet: GPU-accelerated PyTorch implementation of "Zero-shot User Intent Detection via Capsule Neural Networks".
1000- SEAL-CI 半监督图分类：层次图视角，Semi-Supervised Graph Classification: A Hierarchical Graph Perspective. (WWW 2019)。
1000- MixHop: MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing. ICML 2019.
1000- densebody_pytorch: PyTorch implementation of CloudWalk's recent paper DenseBody.
1000- voicefilter: Unofficial PyTorch implementation of Google AI's VoiceFilter system http://swpark.me/voicefilter.
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.
1000- ClusterGCN: A PyTorch implementation of "Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks" (KDD 2019).
1000+ NVlabs/DG-Net: A PyTorch implementation of "Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification" (CVPR19 Oral).
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。
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。
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。
1000- glow-pytorch: PyTorch 实现"Glow, Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions"。
1000- EfficientNets-PyTorch: PyTorch实现EfficientNet: 卷积神经网络模型尺度的再思考。
1000- STEAL: STEAL - 从噪声标注中学习语义边界，https://nv-tlabs.github.io/STEAL/ 。
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"。
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"。
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 。
1000- DGC-Net: PyTorch实现"DGC-Net: 密集几何对应网络".
1000- universal-triggers: Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (EMNLP 2019)
3700+ Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch: PyTorch implementations of deep reinforcement learning algorithms and environments.
1000- simple-effective-text-matching-pytorch: A pytorch implementation of the ACL2019 paper "Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features".
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".
1000- NVIDIA/unsupervised-video-interpolation: A PyTorch Implementation of Unsupervised Video Interpolation Using Cycle Consistency, In ICCV 2019.
1000- Seg-Uncertainty: Unsupervised Scene Adaptation with Memory Regularization in vivo, In IJCAI 2020.
5700+ pulse: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models
1000- distance-encoding: Distance-Encoding - Design Provably More PowerfulGNNs for Structural Representation Learning.
1000- Pathfinder Discovery Networks: Pathfinder Discovery Networks for Neural Message Passing.
1000- PyKEEN: A Python library for learning and evaluating knowledge graph embeddings

Talks & conferences｜报告& 会议

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

Pytorch elsewhere ｜ Pytorch相关

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。
6500+ generative models: 各种生成模型，例如基于Pytorch和Tensorflow的GAN、VAE。 http://wiseodd.github.io
pytorch vs tensorflow: Reddit上的PyTorch和TensorFlow的比较文章。
Pytorch discussion forum: PyTorch论坛。
null pytorch notebook: docker-stack: 类似于Jupyter Notebook Scientific Python Stack
1000- drawlikebobross: 使用神经网络作画！
1000- pytorch-tvmisc: 该仓库收集了作者用PyTorch实现的各种玩意儿。
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PyTorch in 5 Minutes.
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1000- sketchnet: 指导计算机作画。http://www.jtoy.net/projects/sketchnet/
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.
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null pytorch-cv: null.
2800+ deep-person-reid: Pytorch实现深度学习行人重新识别方法。
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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
1000- compare-tensorflow-pytorch: 比较用Tensorflow编写的层和用Pytorch编写的层之间的输出。
1000- hasktorch: Haskell中的张量与神经网络。
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1000- nimtorch: PyTorch - Python + Nim，PyTorch的Nim前端。
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1000- MentisOculi: PyTorch版raytracer。(raynet?)
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1000- ocaml-torch: ocaml-torch为PyTorch张量库提供一些ocaml绑定。
1000- extension-script: TorchScript自定义C++/CUDA运算符的示例。
1000- pytorch-inference: Windows10 平台上Pytorch 1.0在C++ 中的推断。
1000- pytorch-cpp-inference: 包含使用PyTorch C++ API执行推断的各种示例。
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1100+ PyTorch Style Guide Style guide for PyTorch code. Consistent and good code style helps collaboration and prevents errors!