Unduhan daftar pytorch yang mengagumkan - Unduhan kode sumber daftar pytorch yang mengagumkan

Daftar Pytorch yang Luar Biasa

Isi

Pytorch & perpustakaan terkait
- NLP & Pemrosesan Ucapan
- Visi Komputer
- Perpustakaan Probabilistik/Generatif
- Perpustakaan lainnya
Tutorial, buku & contoh
Implementasi kertas
Pembicaraan & Konferensi
Pytorch di tempat lain

Pytorch & perpustakaan terkait

pytorch: Tensor dan jaringan saraf dinamis dengan Python dengan akselerasi GPU yang kuat.
Captum: Interpretabilitas dan pemahaman model untuk PyTorch.

NLP & Pemrosesan Ucapan:

teks pytorch: Konten terkait teks obor.
pytorch-seq2seq: Kerangka kerja untuk model sequence-to-sequence (seq2seq) yang diimplementasikan di PyTorch.
anuvada: Model yang Dapat Ditafsirkan untuk NLP menggunakan PyTorch.
audio: I/O audio sederhana untuk pytorch.
loop: Sebuah metode untuk menghasilkan ucapan di beberapa pembicara
fairseq-py: Perangkat Urutan-ke-Urutan Penelitian AI Facebook yang ditulis dengan Python.
pidato: Implementasi PyTorch ASR.
OpenNMT-py: Terjemahan Mesin Neural Sumber Terbuka di PyTorch http://opennmt.net
neuralcoref: Resolusi coreference tercanggih berdasarkan jaringan saraf dan spaCy huggingface.co/coref
penemuan sentimen: Pemodelan Bahasa Tanpa Pengawasan dalam skala besar untuk klasifikasi sentimen yang kuat.
MUSE: Perpustakaan untuk Penyematan kata Multibahasa Tanpa Pengawasan atau Diawasi
nmtpytorch: Kerangka Terjemahan Mesin Neural di PyTorch.
pytorch-wavenet: Implementasi WaveNet dengan generasi cepat
Tacotron-pytorch: Tacotron: Menuju Sintesis Ucapan Ujung-ke-Ujung.
AllenNLP: Perpustakaan penelitian NLP sumber terbuka, dibangun di PyTorch.
PyTorch-NLP: Utilitas teks dan kumpulan data untuk PyTorch pytorchnlp.readthedocs.io
quick-nlp: Pustaka Pytorch NLP berdasarkan FastAI.
TTS: Pembelajaran mendalam untuk Text2Speech
LASER: Representasi Kalimat Agnostik Bahasa
pyannote-audio: Blok penyusun saraf untuk diarisasi pembicara: deteksi aktivitas ucapan, deteksi perubahan speaker, penyematan speaker
gensen: Mempelajari Representasi Kalimat Terdistribusi Tujuan Umum melalui Pembelajaran Multi-tugas Skala Besar.
terjemahkan: Terjemahkan - Perpustakaan Bahasa PyTorch.
espnet: Perangkat Pemrosesan Ucapan Ujung-ke-Ujung espnet.github.io/espnet
pythia: Rangkaian perangkat lunak untuk Menjawab Pertanyaan Visual
UnsupervisedMT: Terjemahan Mesin Tanpa Pengawasan Berbasis Frasa & Neural.
jiant: Perangkat pembelajaran representasi kalimat jiant.
BERT-PyTorch: Implementasi Pytorch pada BERT Google AI 2018, dengan anotasi sederhana
InferSent: Penyematan kalimat (InferSent) dan kode pelatihan untuk NLI.
uis-rnn: Ini adalah perpustakaan untuk algoritma Unbounded Interleaved-State Recurrent Neural Network (UIS-RNN), sesuai dengan makalah Diarisasi Pembicara yang Diawasi Sepenuhnya. arxiv.org/abs/1810.04719
bakat: Kerangka kerja yang sangat sederhana untuk Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) yang canggih
pytext: Kerangka pemodelan bahasa alami berdasarkan PyTorch fb.me/pytextdocs
voicefilter: Implementasi PyTorch tidak resmi dari sistem VoiceFilter Google AI http://swpark.me/voicefilter
BERT-NER: Pengakuan-Entitas-Bernama-Pytorch-dengan-BERT.
transfer-nlp: Perpustakaan NLP dirancang untuk penelitian dan pengembangan yang fleksibel
texar-pytorch: Perangkat untuk Pembelajaran Mesin dan Pembuatan Teks, di PyTorch texar.io
pytorch-kaldi: pytorch-kaldi adalah proyek untuk mengembangkan sistem pengenalan suara hybrid DNN/RNN yang canggih. Bagian DNN dikelola oleh pytorch, sedangkan ekstraksi fitur, komputasi label, dan decoding dilakukan dengan toolkit kaldi.
NeMo: Modul Neural: perangkat untuk AI percakapan nvidia.github.io/NeMo
pytorch-struct: Pustaka implementasi vektor dari algoritma prediksi terstruktur inti (HMM, Dep Trees, CKY, ..,)
espresso: Espresso: Perangkat Pengenalan Ucapan Neural Ujung-ke-Ujung yang Cepat
transformers: Huggingface Transformers: Pemrosesan Bahasa Alami yang canggih untuk TensorFlow 2.0 dan PyTorch. pelukanface.co/transformers
reformer-pytorch: Reformer, Transformer yang efisien, di Pytorch
torch-metrics: Metrik untuk evaluasi model di pytorch
otak bicara: SpeechBrain adalah perangkat pidato sumber terbuka dan lengkap berdasarkan PyTorch.
Backprop: Backprop memudahkan penggunaan, penyempurnaan, dan penerapan model ML yang canggih.

CV:

visi pytorch: Kumpulan Data, Transformasi, dan Model khusus untuk Computer Vision.
pt-styletransfer: Transfer gaya saraf sebagai kelas di PyTorch.
OpenFacePytorch: Modul PyTorch untuk menggunakan model nn4.small2.v1.t7 OpenFace
img_classification_pk_pytorch: Membandingkan model klasifikasi gambar Anda dengan cepat dengan model canggih (seperti DenseNet, ResNet, ...)
SparseConvNet: Jaringan konvolusional renggang submanifold.
Convolution_LSTM_pytorch: Modul LSTM konvolusi multi-lapis
penyelarasan wajah: Pustaka penyelarasan wajah 2D dan 3D dibuat menggunakan pytorch adrianbulat.com
pytorch-semantic-segmentation: PyTorch untuk Segmentasi Semantik.
RoIALign.pytorch: Ini adalah RoIAlign versi PyTorch. Implementasi ini didasarkan pada crop_and_resize dan mendukung maju dan mundur pada CPU dan GPU.
pytorch-cnn-finetune: Menyempurnakan Jaringan Neural Konvolusional yang telah dilatih sebelumnya dengan PyTorch.
detectorch: Detektor - detektor untuk PyTorch
Augmentor: Pustaka augmentasi gambar dengan Python untuk pembelajaran mesin. http://augmentor.readthedocs.io
s2cnn: Pustaka ini berisi implementasi PyTorch dari CNN ekuivalen SO(3) untuk sinyal bola (misalnya kamera omnidireksional, sinyal di globe)
TorchCV: Kerangka Kerja Berbasis PyTorch untuk Pembelajaran Mendalam dalam Computer Vision.
maskrcnn-benchmark: Implementasi referensi modular dan cepat dari algoritma Segmentasi Instance dan Deteksi Objek di PyTorch.
image-classification-mobile: Kumpulan model klasifikasi yang dilatih sebelumnya di ImageNet-1K.
medicaltorch: Kerangka pencitraan medis untuk Pytorch http://medicaltorch.readthedocs.io
albumentations: Perpustakaan augmentasi gambar cepat.
kornia: Perpustakaan visi komputer yang dapat dibedakan.
Pengenalan teks pytorch: Kombo pengenalan teks - CRAFT + CRNN.
facenet-pytorch: Model deteksi dan pengenalan wajah Pytorch terlatih yang di-porting dari davidsandberg/facenet.
detector2: Detectron2 adalah platform penelitian generasi berikutnya dari FAIR untuk deteksi dan segmentasi objek.
vedaseg: Kerangka segmentasi semantik oleh pyotrch
ClassyVision: Kerangka kerja PyTorch ujung ke ujung untuk klasifikasi gambar dan video.
deteksi: Visi komputer dengan Python dengan kurang dari 10 baris kode
pytorch3d: PyTorch3D adalah perpustakaan FAIR yang berisi komponen yang dapat digunakan kembali untuk pembelajaran mendalam dengan data 3D pytorch3d.org
MMDetection: MMDetection adalah kotak alat pendeteksi objek sumber terbuka, bagian dari proyek OpenMMLab.
neural-dream: Implementasi PyTorch dari algoritma DeepDream. Menciptakan visual halusinogen seperti mimpi.
FlashTorch: Perangkat visualisasi untuk jaringan saraf di PyTorch!
Lucent: Tensorflow dan Lucid OpenAI Clarity diadaptasi untuk PyTorch.
MMDetection3D: MMDetection3D adalah platform generasi berikutnya OpenMMLab untuk deteksi objek 3D umum, bagian dari proyek OpenMMLab.
MMSegmentasi: MMSegmentasi adalah kotak alat dan tolok ukur segmentasi semantik, bagian dari proyek OpenMMLab.
MMEditing: MMEditing adalah kotak alat pengeditan gambar dan video, bagian dari proyek OpenMMLab.
MMAction2: MMAction2 adalah kotak alat dan tolok ukur pemahaman tindakan generasi berikutnya dari OpenMMLab, yang merupakan bagian dari proyek OpenMMLab.
MMPose: MMPose adalah kotak alat dan tolok ukur estimasi pose, bagian dari proyek OpenMMLab.
ringan - Lightly adalah kerangka visi komputer untuk pembelajaran mandiri.
RoMa: perpustakaan yang ringan dan efisien untuk menangani rotasi 3D.

Perpustakaan Probabilistik/Generatif:

ptstat: Pemrograman Probabilistik dan Inferensi Statistik di PyTorch
pyro: Pemrograman probabilistik universal yang mendalam dengan Python dan PyTorch http://pyro.ai
probtorch: Probabilistic Torch adalah perpustakaan untuk model generatif mendalam yang memperluas PyTorch.
paysage: Pembelajaran tanpa pengawasan dan model generatif dalam python/pytorch.
pyvarinf: Paket Python yang memfasilitasi penggunaan metode Bayesian Deep Learning dengan Variational Inference untuk PyTorch.
pyprob: Pustaka berbasis PyTorch untuk pemrograman probabilistik dan kompilasi inferensi.
mia: Pustaka untuk menjalankan serangan inferensi keanggotaan terhadap model ML.
pro_gan_pytorch: Paket ProGAN diimplementasikan sebagai perpanjangan dari PyTorch nn.Module.
botorch: Pengoptimalan Bayesian di PyTorch

Perpustakaan lain:

ekstra pytorch: Beberapa fitur tambahan untuk pytorch.
kebun binatang fungsional: PyTorch, tidak seperti lua torch, memiliki autograd di intinya, jadi tidak perlu menggunakan struktur modular modul torch.nn, seseorang dapat dengan mudah mengalokasikan Variabel yang diperlukan dan menulis fungsi yang menggunakannya, yang terkadang lebih nyaman. Repo ini berisi definisi model dengan cara fungsional ini, dengan bobot yang telah dilatih sebelumnya untuk beberapa model.
pengambilan sampel obor: Paket ini menyediakan serangkaian transformasi dan struktur data untuk pengambilan sampel dari data di dalam memori atau di luar memori.
torchcraft-py: Pembungkus Python untuk TorchCraft, jembatan antara Torch dan StarCraft untuk penelitian AI.
aorun: Aorun bermaksud menjadi Keras dengan PyTorch sebagai backend.
logger: Pencatat sederhana untuk eksperimen.
Dokumen PyTorch: Dokumen PyTorch! gunakan dengan Dash, Zeal, Velocity, atau LovelyDocs.
convert_torch_to_pytorch: Ubah model torch t7 menjadi model dan sumber pytorch.
pretrained-models.pytorch: Tujuan dari repo ini adalah untuk membantu mereproduksi hasil makalah penelitian.
pytorch_fft: Pembungkus PyTorch untuk FFT
caffe_to_torch_to_pytorch
ekstensi pytorch: Ini adalah ekstensi CUDA untuk PyTorch yang menghitung produk Hadamard dari dua tensor.
tensorboard-pytorch: Modul ini menyimpan tensor PyTorch dalam format tensorboard untuk diperiksa. Saat ini mendukung fitur skalar, gambar, audio, histogram di tensorboard.
gpytorch: GPyTorch adalah perpustakaan Proses Gaussian, diimplementasikan menggunakan PyTorch. Ini dirancang untuk membuat model Proses Gaussian yang fleksibel dan modular dengan mudah, sehingga Anda tidak perlu menjadi ahli untuk menggunakan GP.
sorotan: Model rekomendasi mendalam menggunakan PyTorch.
pytorch-cns: Pencarian Jaringan Terkompresi dengan PyTorch
pyinn: Operasi jaringan saraf PyTorch yang menyatu dengan CuPy
inferno: Perpustakaan utilitas di sekitar PyTorch
pytorch-fitmodule: Metode kecocokan super sederhana untuk modul PyTorch
inferno-sklearn: Pustaka jaringan saraf yang kompatibel dengan scikit-learn yang membungkus pytorch.
pytorch-caffe-darknet-convert: mengkonversi antara pytorch, caffe prototxt/weights dan darknet cfg/weights
pytorch2caffe: Ubah model PyTorch menjadi Caffemodel
alat pytorch: Alat untuk PyTorch
sru: Melatih RNN secepat CNN (arxiv.org/abs/1709.02755)
obor2coreml: Torch7 -> CoreML
Pengkodean PyTorch: Jaringan Pengkodean Tekstur Dalam PyTorch http://hangzh.com/PyTorch-Encoding
pytorch-ctc: PyTorch-CTC adalah implementasi decoding pencarian berkas CTC (Connectionist Temporal Classification) untuk PyTorch. Kode C++ dipinjam secara bebas dari TensorFlow dengan beberapa perbaikan untuk meningkatkan fleksibilitas.
candlegp: Proses Gaussian di Pytorch.
dpwa: Pembelajaran Terdistribusi dengan Pair-Wise Averaging.
dni-pytorch: Antarmuka Neural yang Dipisahkan menggunakan Gradien Sintetis untuk PyTorch.
skorch: Pustaka jaringan saraf yang kompatibel dengan scikit-learn yang membungkus pytorch
menyalakan: Ignite adalah perpustakaan tingkat tinggi untuk membantu melatih jaringan saraf di PyTorch.
Arnold: Arnold - Agen DOOM
pytorch-mcn: Mengonversi model dari MatConvNet ke PyTorch
simple-faster-rcnn-pytorch: Implementasi Faster R-CNN yang disederhanakan dengan kinerja kompetitif.
generative_zoo: generative_zoo adalah repositori yang menyediakan implementasi kerja beberapa model generatif di PyTorch.
pytorchviz: Paket kecil untuk membuat visualisasi grafik eksekusi PyTorch.
cogitare: Cogitare - Kerangka kerja Pembelajaran Mendalam dan Pembelajaran Mesin yang Modern, Cepat, dan Modular dengan Python.
pydlt: Kotak Alat Pembelajaran Mendalam berbasis PyTorch
semi-supervised-pytorch: Implementasi berbagai model semi-supervised dan generatif berbasis VAE di PyTorch.
pytorch_cluster: Pustaka Ekstensi PyTorch dari Algoritma Cluster Grafik yang Dioptimalkan.
neural-assembly-compiler: Kompiler perakitan saraf untuk pyTorch berdasarkan kompilasi saraf adaptif.
caffemodel2pytorch: Mengonversi model Caffe ke PyTorch.
extension-cpp: ekstensi C++ di PyTorch
pytoune: Kerangka kerja dan utilitas mirip Keras untuk PyTorch
jetson-reinforcement: Pustaka pembelajaran penguatan mendalam untuk NVIDIA Jetson TX1/TX2 dengan PyTorch, OpenAI Gym, dan simulator robotika Gazebo.
kotak korek api: Tulis kode PyTorch pada tingkat contoh individual, lalu jalankan secara efisien di minibatch.
torch-two-sample: Pustaka PyTorch untuk pengujian dua sampel
pytorch-summary: Ringkasan model di PyTorch mirip dengan model.summary() di Keras
mpl.pytorch: Implementasi Pytorch dari MaxPoolingLoss.
scVI-dev: Cabang pengembangan proyek scVI di PyTorch
apex: Ekstensi PyTorch Eksperimental (tidak akan digunakan lagi nanti)
ELF: ELF: platform untuk penelitian game.
Torchlite: Perpustakaan tingkat tinggi di atas (tidak hanya) Pytorch
joint-vae: Implementasi Pytorch dari JointVAE, sebuah kerangka kerja untuk mengurai faktor-faktor variasi yang kontinu dan diskrit star2
SLM-Lab: Kerangka Pembelajaran Penguatan Mendalam Modular di PyTorch.
bindsnet: Paket Python yang digunakan untuk mensimulasikan jaringan saraf spiking (SNN) pada CPU atau GPU menggunakan PyTorch
pro_gan_pytorch: Paket ProGAN diimplementasikan sebagai perpanjangan dari PyTorch nn.Module
pytorch_geometric: Perpustakaan Ekstensi Pembelajaran Mendalam Geometris untuk PyTorch
torchplus: Mengimplementasikan operator + pada modul PyTorch, mengembalikan urutan.
lagom: lagom: Infrastruktur PyTorch ringan untuk membuat prototipe algoritma pembelajaran penguatan dengan cepat.
pembawa obor: pembawa obor: Perpustakaan pelatihan model untuk peneliti menggunakan PyTorch.
pytorch-maml-rl: Pembelajaran Penguatan dengan Meta-Learning Model-Agnostik di Pytorch.
NALU: Implementasi pytorch dasar NAC/NALU dari makalah Neural Arithmetic Logic Units oleh trask et.al arxiv.org/pdf/1808.00508.pdf
QuCumber: Rekonstruksi Fungsi Gelombang Banyak Tubuh Jaringan Syaraf Tiruan
magnet: Proyek Pembelajaran Mendalam yang Membangun Sendiri http://magnet-dl.readthedocs.io/
opencv_transforms: Implementasi OpenCV untuk augmentasi gambar Torchvision
fastai: Pustaka, pelajaran, dan tutorial pembelajaran mendalam fast.ai
pytorch-dense-correspondence: Kode untuk "Jaring Objek Padat: Mempelajari Deskriptor Objek Visual Padat Oleh dan Untuk Manipulasi Robot" arxiv.org/pdf/1806.08756.pdf
colorization-pytorch: implementasi ulang PyTorch dari Interactive Deep Colorization richzhang.github.io/ideepcolor
beauty-net: Templat sederhana, fleksibel, dan dapat diperluas untuk PyTorch. Itu indah.
OpenChem: OpenChem: Perangkat Pembelajaran Mendalam untuk Penelitian Kimia Komputasi dan Desain Obat mariewelt.github.io/OpenChem
torchani: Potensi Jaringan Neural Akurat di PyTorch aiqm.github.io/torchani
PyTorch-LBFGS: Implementasi PyTorch dari L-BFGS.
gpytorch: Implementasi Proses Gaussian yang sangat efisien dan modular di PyTorch.
goni: goni di pytorch.
vel: Kecepatan dalam penelitian pembelajaran mendalam.
nonechucks: Lewati item buruk di PyTorch DataLoader Anda, gunakan Transforms as Filters, dan banyak lagi!
torchstat: Penganalisis model di PyTorch.
QNNPACK: PACKage Jaringan Neural Terkuantisasi - implementasi operator jaringan saraf terkuantisasi yang dioptimalkan untuk seluler.
torchdiffeq: Pemecah ODE yang dapat dibedakan dengan dukungan GPU penuh dan propagasi mundur memori-O(1).
redner: Pelacak jalur Monte Carlo yang dapat dibedakan
pixyz: perpustakaan untuk mengembangkan model generatif mendalam dengan cara yang lebih ringkas, intuitif, dan dapat diperluas.
euclidesdb: Fitur pembelajaran mesin multi-model yang menyematkan database http://euclidesdb.readthedocs.io
pytorch2keras: Ubah grafik dinamis PyTorch menjadi model Keras.
salad: Pembelajaran Semi-Supervisi dan Adaptasi Domain.
netharn: Kesesuaian parameter dan pemanfaatan prediksi untuk pytorch.
dgl: Paket Python dibuat untuk memudahkan pembelajaran mendalam pada grafik, di atas kerangka DL yang ada. http://dgl.ai.
gandissect: Alat berbasis Pytorch untuk memvisualisasikan dan memahami neuron GAN. gandissect.csail.mit.edu
delira: Kerangka kerja ringan untuk pembuatan prototipe cepat dan pelatihan jaringan saraf dalam dalam pencitraan medis delira.rtfd.io
jamur: Pustaka Python untuk eksperimen Pembelajaran Penguatan.
Xlearn: Mentransfer Perpustakaan Pembelajaran
geoopt: Metode Optimasi Adaptif Riemannian dengan pytorch optim
vegans: Perpustakaan yang menyediakan berbagai GAN yang ada di PyTorch.
geometri obor: TGM: Geometri PyTorch
AdverTorch: Kotak Peralatan untuk Riset Kekokohan Adversarial (serangan/pertahanan/pelatihan)
AdaBound: Pengoptimal yang berlatih secepat Adam dan sebaik SGD.a
fenchel-young-losses: Klasifikasi probabilistik di PyTorch/TensorFlow/scikit-learn dengan kerugian Fenchel-Young
pytorch-OpCounter: Hitung FLOP model PyTorch Anda.
Tor10: Pustaka Jaringan Tensor Generik yang dirancang untuk simulasi kuantum, berdasarkan pytorch.
Katalis: Utilitas tingkat tinggi untuk penelitian PyTorch DL & RL. Ini dikembangkan dengan fokus pada reproduktifitas, eksperimen cepat, dan penggunaan kembali kode/ide. Mampu meneliti/mengembangkan sesuatu yang baru, daripada menulis train loop biasa lainnya.
Axe: Platform Eksperimen Adaptif
pywick: Pustaka pelatihan jaringan saraf tingkat tinggi yang dilengkapi baterai untuk Pytorch
torchgpipe: Implementasi GPipe di PyTorch torchgpipe.readthedocs.io
hub: Pytorch Hub adalah repositori model terlatih yang dirancang untuk memfasilitasi reproduktifitas penelitian.
pytorch-lightning: Kerangka penelitian cepat untuk Pytorch. Keras versi peneliti.
Tor10: Pustaka Jaringan Tensor Generik yang dirancang untuk simulasi kuantum, berdasarkan pytorch.
tensorwatch: Debugging, pemantauan, dan visualisasi untuk Pembelajaran Mendalam dan Pembelajaran Penguatan dari Microsoft Research.
wavetorch: Menyelesaikan secara numerik dan melakukan propagasi mundur melalui persamaan gelombang arxiv.org/abs/1904.12831
diffdist: diffdist adalah perpustakaan python untuk pytorch. Ini memperluas fungsionalitas default torch.autograd dan menambahkan dukungan untuk komunikasi yang dapat dibedakan antar proses.
torchprof: Pustaka ketergantungan minimal untuk pembuatan profil lapis demi lapis model Pytorch.
osqpth: Lapisan pemecah OSQP yang dapat dibedakan untuk PyTorch.
mctorch: Pustaka pengoptimalan yang beragam untuk pembelajaran mendalam.
pytorch-hessian-eigenthings: Dekomposisi eigen PyTorch Hessian yang efisien menggunakan produk vektor Hessian dan iterasi daya stokastik.
MinkowskiEngine: Minkowski Engine adalah pustaka auto-diff untuk konvolusi renggang umum dan tensor renggang berdimensi tinggi.
pytorch-cpp-rl: Pembelajaran Penguatan PyTorch C++
pytorch-toolbelt: Ekstensi PyTorch untuk pembuatan prototipe R&D yang cepat dan pertanian Kaggle
argus-tensor-stream: Pustaka untuk decoding streaming video real-time ke memori CUDA tensorstream.argus-ai.com
macarico: belajar mencari di pytorch
rlpyt: Pembelajaran Penguatan di PyTorch
pywarm: Cara yang lebih bersih untuk membangun jaringan saraf untuk PyTorch. biru-musim.github.io/pywarm
learn2learn: Kerangka Pembelajaran Meta PyTorch untuk Peneliti http://learn2learn.net
torchbeast: Platform PyTorch untuk RL Terdistribusi
lebih tinggi: lebih tinggi adalah perpustakaan pytorch yang memungkinkan pengguna memperoleh gradien tingkat tinggi atas kerugian yang mencakup loop pelatihan daripada langkah-langkah pelatihan individual.
Torchelie: Torchélie adalah sekumpulan fungsi utilitas, lapisan, kerugian, model, pelatih, dan hal-hal lain untuk PyTorch. torchelie.readthedocs.org
CrypTen: CrypTen adalah kerangka kerja Pembelajaran Mesin Pelestarian Privasi yang ditulis menggunakan PyTorch yang memungkinkan peneliti dan pengembang melatih model menggunakan data terenkripsi. CrypTen saat ini mendukung komputasi multi-pihak yang aman sebagai mekanisme enkripsinya.
cvxpylayers: cvxpylayers adalah pustaka Python untuk membuat lapisan optimasi cembung yang dapat dibedakan di PyTorch
RepDistiller: Distilasi Representasi Kontrastif (CRD), dan tolok ukur metode penyulingan pengetahuan terkini
kaolin: Perpustakaan PyTorch bertujuan untuk mempercepat penelitian pembelajaran mendalam 3D
PySNN: Kerangka kerja Spiking Neural Network yang efisien, dibangun di atas PyTorch untuk akselerasi GPU.
sparktorch: Melatih dan menjalankan model Pytorch di Apache Spark.
pytorch-metric-learning: Cara termudah untuk menggunakan pembelajaran metrik dalam aplikasi Anda. Modular, fleksibel, dan dapat diperluas. Ditulis dalam PyTorch.
perpustakaan pembelajaran otonom: Perpustakaan PyTorch untuk membangun agen pembelajaran penguatan mendalam.
flambe: Kerangka kerja ML untuk mempercepat penelitian dan jalurnya menuju produksi. flambe.ai
pytorch-optimizer: Kumpulan algoritme pengoptimalan modern untuk PyTorch, meliputi: AccSGD, AdaBound, AdaMod, DiffGrad, Lamb, RAdam, RAdam, Yogi.
PyTorch-VAE: Kumpulan Variational Autoencoder (VAE) di PyTorch.
ray: Kerangka kerja yang cepat dan sederhana untuk membangun dan menjalankan aplikasi terdistribusi. Ray dikemas dengan RLlib, pustaka pembelajaran penguatan yang dapat diskalakan, dan Tune, pustaka penyetelan hyperparameter yang dapat diskalakan. ray.io
Pytorch Geometric Temporal: Perpustakaan ekstensi temporal untuk PyTorch Geometric
Poutyne: Kerangka kerja mirip Keras untuk PyTorch yang menangani sebagian besar kode boilerplating yang diperlukan untuk melatih jaringan saraf.
Pytorch-Toolbox: Ini adalah proyek kotak peralatan untuk Pytorch. Bertujuan untuk membuat Anda menulis kode Pytorch lebih mudah, mudah dibaca, dan ringkas.
Pytorch-contrib: Berisi implementasi ide yang ditinjau dari makalah pembelajaran mesin terbaru.
EfficientNet PyTorch: Berisi implementasi ulang PyTorch op-for-op dari EfficientNet, bersama dengan model dan contoh terlatih.
PyTorch/XLA: PyTorch/XLA adalah paket Python yang menggunakan compiler deep learning XLA untuk menghubungkan framework deep learning PyTorch dan Cloud TPU.
webdataset: WebDataset adalah implementasi PyTorch Dataset (IterableDataset) yang menyediakan akses efisien ke kumpulan data yang disimpan dalam arsip tar POSIX.
volksdep: volksdep adalah toolbox sumber terbuka untuk menerapkan dan mempercepat model PyTorch, Onnx, dan Tensorflow dengan TensorRT.
PyTorch-StudioGAN: StudioGAN adalah perpustakaan Pytorch yang menyediakan implementasi Jaringan Adversarial Generatif (GAN) yang representatif untuk pembuatan gambar bersyarat/tanpa syarat. StudioGAN bertujuan untuk menawarkan tempat bermain yang identik untuk GAN modern sehingga peneliti pembelajaran mesin dapat dengan mudah membandingkan dan menganalisis ide baru.
torchdrift: perpustakaan deteksi penyimpangan
akselerasi : Cara sederhana untuk melatih dan menggunakan model PyTorch dengan multi-GPU, TPU, presisi campuran
transformator petir: Antarmuka fleksibel untuk penelitian berkinerja tinggi menggunakan SOTA Transformers yang memanfaatkan Pytorch Lightning, Transformers, dan Hydra.
Flower Pendekatan terpadu untuk pembelajaran gabungan, analisis, dan evaluasi. Hal ini memungkinkan untuk menggabungkan beban kerja pembelajaran mesin apa pun.
Lightning-flash: Flash adalah kumpulan tugas untuk pembuatan prototipe cepat, pembuatan dasar, dan penyempurnaan model Deep Learning yang dapat diskalakan, yang dibangun di PyTorch Lightning.
Pytorch Geometric Signed Directed: Perpustakaan ekstensi yang ditandatangani dan diarahkan untuk PyTorch Geometric.
Koila: Pembungkus sederhana di sekitar pytorch yang mencegah masalah kehabisan memori CUDA.
Renate: Perpustakaan untuk pembelajaran berkelanjutan di dunia nyata.

Tutorial, buku, & contoh

Pytorch Praktis : Tutorial yang menjelaskan berbagai model RNN
DeepLearningForNLPInPytorch: Tutorial Notebook IPython tentang pembelajaran mendalam, dengan penekanan pada Pemrosesan Bahasa Alami.
pytorch-tutorial: tutorial bagi peneliti untuk mempelajari deep learning dengan pytorch.
latihan pytorch: koleksi latihan pytorch.
tutorial pytorch: Berbagai tutorial pytorch.
contoh pytorch: Repositori yang menampilkan contoh penggunaan pytorch
latihan pytorch: Beberapa contoh skrip di pytorch.
tutorial mini pytorch: Tutorial minimal untuk PyTorch diadaptasi dari tutorial Theano Alec Radford.
klasifikasi teks pytorch: Implementasi sederhana klasifikasi teks berbasis CNN di Pytorch
kucing vs anjing: Contoh penyesuaian jaringan di pytorch untuk kompetisi kaggle Dogs vs. Cats Redux: Kernels Edition. Saat ini #27 (0,05074) di papan peringkat.
convnet: Ini adalah contoh pelatihan lengkap untuk Deep Convolutional Networks pada berbagai kumpulan data (ImageNet, Cifar10, Cifar100, MNIST).
pytorch-generative-adversarial-networks: jaringan permusuhan generatif (GAN) sederhana menggunakan PyTorch.
kontainer pytorch: Repositori ini bertujuan untuk membantu mantan Torchie bertransisi dengan lebih lancar ke dunia PyTorch "Tanpa Kontainer" dengan menyediakan daftar implementasi PyTorch dari Lapisan Tabel Torch.
T-SNE di pytorch: eksperimen t-SNE di pytorch
AAE_pytorch: Autoencoder Adversarial (dengan Pytorch).
Kind_PyTorch_Tutorial: Tutorial Jenis PyTorch untuk pemula.
pytorch-poetry-gen: char-RNN berdasarkan pytorch.
pytorch-REINFORCE: Implementasi PyTorch dari REINFORCE, Repo ini mendukung lingkungan berkelanjutan dan terpisah di gym OpenAI.
PyTorch-Tutorial : Bangun jaringan saraf Anda dengan mudah dan cepat https://morvanzhou.github.io/tutorials/
pytorch-intro: Beberapa skrip untuk mengilustrasikan cara melakukan CNN dan RNN di PyTorch
klasifikasi pytorch: Kerangka kerja terpadu untuk tugas klasifikasi gambar di CIFAR-10/100 dan ImageNet.
pytorch_notebooks - hardmaru: Tutorial acak dibuat di NumPy dan PyTorch.
pytorch_tutoria-quick : Pengenalan dan tutorial cepat PyTorch. Menargetkan peneliti visi komputer, grafik, dan pembelajaran mesin yang ingin mencoba kerangka kerja baru.
Pytorch_fine_tuning_Tutorial: Tutorial singkat tentang melakukan fine tuning atau pembelajaran transfer di PyTorch.
pytorch_exercises: latihan pytorch
deteksi rambu lalu lintas: contoh nyu-cv-fall-2017
mss_pytorch: Menyanyikan Pemisahan Suara melalui Inferensi Berulang dan Koneksi Lewati Pemfilteran - Implementasi PyTorch. Demo: js-mim.github.io/mss_pytorch
DeepNLP-models-Pytorch Implementasi Pytorch dari berbagai model Deep NLP di cs-224n (Stanford Univ: NLP dengan Deep Learning)
Tutorial perkenalan Mila: Berbagai tutorial yang diberikan untuk penyambutan mahasiswa baru di MILA.
pytorch.rl.learning : untuk pembelajaran penguatan pembelajaran menggunakan PyTorch.
minimal-seq2seq: Model Minimal Seq2Seq dengan Perhatian pada Terjemahan Mesin Neural di PyTorch
tensorly-notebooks: Metode tensor dengan Python dengan TensorLy tensorly.github.io/dev
pytorch_bits: contoh terkait prediksi deret waktu.
skip-thinks: Implementasi Skip-Thought Vectors di PyTorch.
video-caption-pytorch: kode pytorch untuk teks video.
Tutorial Jaringan Kapsul: Tutorial Jaringan Kapsul Pytorch yang mudah diikuti.
code-of-learn-deep-learning-with-pytorch: Ini adalah kode buku "Learn Deep Learning with PyTorch" item.jd.com/17915495606.html
RL-Adventure: Tutorial Pembelajaran Deep Q langkah demi langkah Pytorch yang mudah diikuti dengan kode bersih yang dapat dibaca.
accelerated_dl_pytorch: Pembelajaran Mendalam yang Dipercepat dengan PyTorch di Jupyter Day Atlanta II.
RL-Adventure-2: Tutorial PyTorch4 tentang: kritikus aktor / optimalisasi kebijakan proksimal / acer / ddpg / duel kembar ddpg / kritikus aktor lunak / pembelajaran imitasi permusuhan generatif / pemutaran ulang pengalaman melihat ke belakang
Generative Adversarial Networks (GANs) dalam 50 baris kode (PyTorch)
adversarial-autoencoder-dengan-pytorch
mentransfer pembelajaran menggunakan pytorch
cara-mengimplementasikan-detektor-objek-yolo-di-pytorch
pytorch-untuk-rekomendasi-101
pytorch-untuk-numpy-pengguna
Tutorial PyTorch: Tutorial PyTorch dalam bahasa Cina.
grokking-pytorch: Panduan Hitchiker untuk PyTorch
PyTorch-Deep-Learning-Minicourse: Kursus Mini dalam Pembelajaran Mendalam dengan PyTorch.
pytorch-custom-dataset-examples: Beberapa contoh kumpulan data khusus untuk PyTorch
LSTM multiplikatif untuk Rekomendasi berbasis urutan
deeplearning.ai-pytorch: Implementasi PyTorch dari Spesialisasi Pembelajaran Mendalam Coursera (deeplearning.ai).
MNIST_Pytorch_python_and_capi: Ini adalah contoh cara melatih jaringan MNIST dengan Python dan menjalankannya di c++ dengan pytorch 1.0
torch_light: Tutorial dan contohnya antara lain Reinforcement Training, NLP, CV
porttrain-gan: kode obor untuk memecahkan kode (dan hampir menyandikan) laten dari Portrait GAN art-DCGAN.
mri-analisis-pytorch: Analisis MRI menggunakan PyTorch dan MedicalTorch
cifar10-fast: Demonstrasi pelatihan ResNet kecil di CIFAR10 hingga akurasi pengujian 94% dalam 79 detik seperti yang dijelaskan dalam seri blog ini.
Pengantar Pembelajaran Mendalam dengan PyTorch: Kursus gratis dari Udacity dan facebook, dengan pengenalan yang bagus tentang PyTorch, dan wawancara dengan Soumith Chintala, salah satu penulis asli PyTorch.
pytorch-sentiment-lysis: Tutorial memulai PyTorch dan TorchText untuk analisis sentimen.
pytorch-image-models: model gambar PyTorch, skrip, bobot terlatih -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, dan banyak lagi.
CIFAR-ZOO: Implementasi Pytorch untuk beberapa arsitektur CNN dan meningkatkan metode dengan hasil yang canggih.
d2l-pytorch: Ini adalah upaya untuk memodifikasi kode buku teks Dive into Deep Learning, Berkeley STAT 157 (Spring 2019) menjadi PyTorch.
berpikir-dalam-tensor-menulis-di-pytorch: Berpikir dalam tensor, menulis di PyTorch (pengantar pembelajaran mendalam langsung).
NER-BERT-pytorch: Solusi PyTorch untuk tugas pengenalan entitas bernama Menggunakan model BERT terlatih Google AI.
pytorch-sync-batchnorm-example: Cara menggunakan Replika Silang/Batchnorm Tersinkronisasi di Pytorch.
Analisis Sentimen: Jaringan saraf analisis sentimen dilatih dengan menyempurnakan BERT di Stanford Sentiment Treebank, berkat perpustakaan Transformers Hugging Face.
pytorch-cpp: Implementasi C++ dari tutorial PyTorch untuk peneliti pembelajaran mendalam (berdasarkan tutorial Python dari pytorch-tutorial).
Pembelajaran Mendalam dengan PyTorch: Zero to GANs: Seri tutorial interaktif dan berfokus pada pengkodean tentang pengenalan Pembelajaran Mendalam dengan PyTorch (video).
Pembelajaran Mendalam dengan PyTorch: Pembelajaran Mendalam dengan PyTorch mengajarkan Anda cara menerapkan algoritme pembelajaran mendalam dengan Python dan PyTorch, buku ini mencakup studi kasus: membangun algoritme yang mampu mendeteksi tumor paru-paru ganas menggunakan CT scan.
Pembelajaran Mesin Tanpa Server Beraksi dengan PyTorch dan AWS: Pembelajaran Mesin Tanpa Server dalam Aksi adalah panduan untuk menghadirkan kode pembelajaran mesin PyTorch eksperimental Anda ke produksi menggunakan kemampuan tanpa server dari penyedia cloud besar seperti AWS, Azure, atau GCP.
LabML NN: Kumpulan implementasi PyTorch dari arsitektur dan algoritme jaringan saraf dengan catatan berdampingan.
Jalankan Contoh PyTorch Anda yang Difederasi dengan Flower: Contoh ini menunjukkan bagaimana proyek pembelajaran mesin PyTorch terpusat yang sudah ada dapat difederasi dengan Flower. Kumpulan data Cifar-10 digunakan bersama dengan jaringan saraf konvolusional (CNN).

Implementasi kertas

google_evolution: Ini mengimplementasikan salah satu jaringan hasil dari Evolusi pengklasifikasi gambar skala besar oleh Esteban Real, et. al.
pyscatwave: Transformasi Hamburan Cepat dengan CuPy/PyTorch, baca makalahnya di sini
scalingscattering: Menskalakan Transformasi Hamburan: Jaringan Hibrid Dalam.
tanda baca otomatis dalam: implementasi pytorch dari tanda baca otomatis yang dipelajari karakter demi karakter.
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation: Ini adalah versi pytorch dari Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation, kode asal ada di sini.
Jaringan iterasi nilai PyTorch: Implementasi PyTorch dari makalah Value Iteration Networks (NIPS '16)
pytorch_Highway: Jaringan jalan raya diimplementasikan di pytorch.
pytorch_NEG_loss: Kerugian NEG diterapkan di pytorch.
pytorch_RVAE: Autoencoder Variasi Berulang yang menghasilkan data berurutan yang diimplementasikan di pytorch.
pytorch_TDNN: NN Waktu Tertunda diimplementasikan di pytorch.
eve.pytorch: Implementasi Eve Optimizer, diusulkan dalam Meningkatkan Penurunan Gradien Stochastic dengan Umpan Balik, Koushik dan Hayashi, 2016.
e2e-model-learning: Pembelajaran model end-to-end berbasis tugas.
pix2pix-pytorch: Implementasi PyTorch dari "Terjemahan Gambar-ke-Gambar Menggunakan Jaringan Adversarial Bersyarat".
Detektor MultiBox Tembakan Tunggal: Implementasi PyTorch dari Detektor MultiBox Tembakan Tunggal.
Discogan: Pytorch Implementasi "Belajar untuk Menemukan Hubungan Silang dengan Jaringan Persegi Generatif"
Implementasi Discogan Resmi: Implementasi Resmi "Pembelajaran untuk Menemukan Hubungan Silang dengan Jaringan Perselisihan Generatif".
Pytorch-es: Ini adalah implementasi Pytorch dari strategi evolusi.
Piwise: Segmentasi Pixel-bijaksana pada Dataset VOC2012 Menggunakan Pytorch.
PyTorch-DQN: Jaringan Qe-Learning yang dalam di Pytorch.
NeuralTalk2-Pytorch: Model Captioning Gambar di Pytorch (Finetunable CNN di cabang dengan_finetune)
vnet.pytorch: Implementasi Pytorch untuk V-Net: Jaringan saraf yang sepenuhnya konvolusional untuk segmentasi gambar medis volumetrik.
Pytorch-FCN: Implementasi Pytorch dari jaringan konvolusional sepenuhnya.
Wideresnets: DigherNets untuk CIFAR10/100 diimplementasikan di Pytorch. Implementasi ini membutuhkan lebih sedikit memori GPU daripada apa yang dibutuhkan oleh implementasi obor resmi: https://github.com/szagoruyko/wide-residual-networks.
Pytorch_highway_networks: Jaringan jalan raya diimplementasikan di Pytorch.
Pytorch-Neucom: Implementasi Pytorch dari kertas komputer saraf DeepMind yang dapat dibedakan.
CAPTIONGEN: Hasilkan teks untuk gambar menggunakan Pytorch.
Animegan: Implementasi Pytorch sederhana dari jaringan permusuhan generatif, fokus pada gambar wajah anime.
Klasifikasi CNN-Text: Ini adalah implementasi jaringan saraf konvolusional Kim untuk makalah klasifikasi kalimat di Pytorch.
Deepspeech2: Implementasi DeepSpeech2 Menggunakan Baidu Warp-CTC. Membuat jaringan berdasarkan arsitektur DeepSpeech2, dilatih dengan fungsi aktivasi CTC.
SEQ2SEQ: Repositori ini berisi implementasi model urutan ke urutan (SEQ2SEQ) di Pytorch
Keuntungan Asynchronous Aktor-Kritik di Pytorch: Ini adalah implementasi A3C Pytorch seperti yang dijelaskan dalam metode asinkron untuk pembelajaran penguatan yang mendalam. Karena Pytorch memiliki metode yang mudah untuk mengontrol memori bersama dalam multiproses, kami dapat dengan mudah menerapkan metode asinkron seperti A3C.
Densenet: Ini adalah implementasi Pytorch dari arsitektur Densenet-BC seperti yang dijelaskan dalam kertas yang terhubung dengan jaringan konvolusional yang terhubung oleh G. Huang, Z. Liu, K. Weinberger, dan L. van der Maaten. Implementasi ini mendapatkan tingkat kesalahan CIFAR-10+ 4,77 dengan Densenet-BC 100-layer dengan tingkat pertumbuhan 12. Implementasi resmi mereka dan tautan ke banyak impo pihak ketiga lainnya tersedia di Liuzhuang13/Densenet Repo di Github.
nninit: Skema inisialisasi berat untuk pytorch nn.modules. Ini adalah port dari nninit populer untuk torch7 oleh @kaixhin.
RCNN lebih cepat: Ini adalah implementasi Pytorch dari RCNN yang lebih cepat. Proyek ini terutama didasarkan pada py-faster-rcnn dan tffrcnn. Untuk perincian tentang R-CNN silakan merujuk ke kertas lebih cepat R-CNN: Menuju deteksi objek real-time dengan jaringan proposal wilayah oleh Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun.
Doomnet: Versi Doom-Net Pytorch yang menerapkan beberapa model RL di lingkungan VizDoom.
FLOWNET: Implementasi Pytorch dari FLOWNET oleh Dosovitskiy et al.
SQEEZET: Implementasi Squeezenet di Pytorch, #### Model pretrained pada data CIFAR10 untuk datang berencana untuk melatih model pada CIFAR 10 dan menambahkan koneksi blok juga.
Wassersteingan: Wassersteingan di Pytorch.
OPTNET: Repositori ini oleh Brandon Amos dan J. Zico Kolter dan berisi kode sumber Pytorch untuk mereproduksi eksperimen dalam makalah kami OptNet: Optimalisasi yang dapat diferensiasi sebagai lapisan dalam jaringan saraf.
QP Solver: Pemecah QP yang cepat dan berbeda untuk Pytorch. Dibuat oleh Brandon Amos dan J. Zico Kolter.
Qe-learning dalam-dalam kontinu dengan akselerasi berbasis model: Implementasi Qeep-Learning dalam kontinu dengan akselerasi berbasis model.
Belajar Belajar dengan Keturunan Gradient oleh Gradient Descent: Pytorch Implementasi Pembelajaran untuk Belajar dengan Keturunan Gradien oleh Keturunan Gradien.
Fast-Neural-Style: Implementasi Pytorch gaya fast-neural, model ini menggunakan metode yang dijelaskan dalam kerugian persepsi untuk transfer gaya real-time dan resolusi super bersama dengan normalisasi instance.
Pytorchneuralstyletransfer: Implementasi transfer gaya saraf di Pytorch.
Gaya saraf cepat untuk transformasi gaya gambar oleh Pytorch: Gaya saraf cepat untuk transformasi gaya gambar oleh pytorch.
Transfer Gaya Saraf: Pengantar Pytorch melalui algoritma gaya saraf (https://arxiv.org/abs/1508.06576) yang dikembangkan oleh Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker dan Matthias Bethge.
VIN_PYTORCH_VISDOM: Implementasi Pytorch dari Nilai Jaringan Iterasi (VIN): Bersih, Sederhana dan Modular. Visualisasi dalam Visdom.
YOLO2: YOLOV2 di Pytorch.
Perhatian-transfer: Transfer perhatian di Pytorch, baca kertas di sini.
SvHnClassifier: Implementasi Pytorch dari pengenalan angka multi-digit dari citra jalanan jalan menggunakan jaringan saraf konvolusional yang mendalam.
Pytorch-Deform-ConV: Implementasi Pytorch dari konvolusi yang dapat dideformasi.
Memulai Pytorch: Implementasi PyTorch dari Start: Boundary Equilibrium Jaringan permusuhan generatif.
Treelstm.pytorch: Implementasi LSTM Tree di Pytorch.
Umur: Kode untuk kertas "Jaringan Generator-Enhenator" oleh Dmitry Ulyanov, Andrea Vedaldi dan Victor Lempitsky yang dapat ditemukan di sini
Resnext.pytorch: mereproduksi resnet-v3 (transformasi residual agregat untuk jaringan saraf dalam) dengan pytorch.
Pytorch-RL: Pembelajaran Penguatan Deep dengan Pytorch & Visdom
Deep-leafsnap: Leafsnap direplikasi menggunakan jaringan saraf dalam untuk menguji akurasi dibandingkan dengan metode visi komputer tradisional.
Pytorch-Cyclegan-and-Pix2pix: Implementasi Pytorch untuk terjemahan gambar-ke-gambar yang tidak berpasangan dan berpasangan.
A3C-PYTORCH: Implementasi Pytorch dari Advantage Async Actor-Critic Algorithms (A3C) di Pytorch
PyTorch-Value-Networks: Pytorch Implementasi Jaringan Iterasi Nilai (NIPS 2016 Best Paper)
Pytorch-style-Transfer: Pytorch Implementasi Jaringan Generatif Multi-Gaya untuk Transfer Real-Time
pytorch-deeplab-resnet: pytorch-deeplab-resnet-model.
pointnet.pytorch: implementasi pytorch untuk "pointnet: pembelajaran mendalam pada poin set untuk klasifikasi dan segmentasi 3D" https://arxiv.org/abs/1612.00593
Pytorch-Playground: Model dan dataset pretrained di Pytorch (MNIST, SVHN, CIFAR10, CIFAR100, STL10, Alexnet, VGG16, VGG19, Resnet, Inseption, Squeezenet) .
PyTorch-DNC: Neural Turing Machine (NTM) & Komputer Saraf yang Dapat Diferensial (DNC) dengan Pytorch & Visdom.
pytorch_image_classifier: Pipline classifier gambar minimal namun praktis menggunakan pytorch, finetune di resnet18, mendapat akurasi 99% pada dataset kecil sendiri.
MNIST-SVHN-Transfer: Implementasi Pytorch dari Cyclegan dan SGAN untuk transfer domain (minimal).
Pytorch-yolo2: Pytorch-yolo2
DNI: Menerapkan antarmuka saraf yang dipisahkan menggunakan gradien sintetis di Pytorch
WGAN-GP: Implementasi kertas Pytorch "Peningkatan pelatihan Wasserstein Gans".
PyTorch-Seq2seq-Intent-Parsing: Parsing Intent dan Slot Mengisi Pytorch dengan Seq2seq + Perhatian
Pytorch_nce: Implementasi algoritma estimasi kontras kebisingan untuk pytorch. Bekerja, namun tidak terlalu efisien.
Molencoder: Autoencoder Molekul di Pytorch
GAN-WEIGHT-NORM: Kode untuk "tentang efek batch dan normalisasi berat badan dalam jaringan permusuhan generatif"
LGAMMA: Implementasi Poligamma, LGAMMA, dan Fungsi Beta untuk Pytorch
BigBatch: Kode yang digunakan untuk menghasilkan hasil yang muncul dalam "Kereta lebih lama, Generalisasi lebih baik: Menutup kesenjangan generalisasi dalam pelatihan batch besar jaringan saraf"
RL_A3C_PYTORCH: Pembelajaran Penguatan dengan implementasi A3C LSTM untuk Atari 2600.
PyTorch-Retraining: Transfer Shoey Shootout untuk Model Zoo Pytorch (TorchVision)
NMP_QC: Pesan saraf yang lewat untuk visi komputer
Grad-Cam: Implementasi Pytorch dari Grad-Cam
Pytorch-TRPO: Pytorch Implementasi Optimalisasi Kebijakan Wilayah Trust (TRPO)
PyTorch-Explain-Black-Box: Pytorch Implementasi Penjelasan yang Dapat Ditayangkan dari Kotak Hitam dengan gangguan yang bermakna
VAE_VPFLOWS: Kode di Pytorch untuk kombinasi cembung IAF linier dan aliran rumah tangga, JM Tomczak & M. Welling https://jmtomczak.github.io/deebmed.html
Relational-Networks: Pytorch Implementasi "Modul Jaringan Saraf Sederhana Untuk Penalaran Relasional" (Jaringan Relasional) https://arxiv.org/pdf/1706.01427.pdf
vqa.pytorch: Pertanyaan visual menjawab di pytorch
End-to-End-Negotiator: Deal or No Deal? Pembelajaran End-to-End untuk Dialog Negosiasi
Odin-Pytorch: Deteksi prinsip contoh di luar distribusi dalam jaringan saraf.
FREEZEOUT: Akselerate Neural Net Training oleh progresif membekukan lapisan.
ARAE: Kode untuk makalah "Autoencoder yang diatur secara bermusuhan untuk menghasilkan struktur diskrit" oleh Zhao, Kim, Zhang, Rush dan Lecun.
Forward-Thinking-Pytorch: Pytorch Implementasi dari "Maju Berpikir: Membangun dan melatih Jaringan Saraf One Layer pada suatu waktu" https://arxiv.org/pdf/1706.02480.pdf
Context_encoder_pytorch: Pytorch Implement dari Encoder Konteks
Perhatian-is-all-you-need-pytorch: implementasi pytorch dari model transformator dalam "perhatian adalah semua yang Anda butuhkan" .https: //github.com/thnkim/openfacepytorch
OpenFACEPYTORCH: Modul Pytorch untuk menggunakan model OpenFace NN4.small2.v1.t7
Neural-Combinatorial-RL-Pytorch: Pytorch Implementasi optimasi kombinatorial saraf dengan pembelajaran penguatan.
Pytorch-NEC: Implementasi Pytorch dari Saraf Tinggi Kontrol Episodik (NEC)
seq2seq.pytorch: pembelajaran urutan-ke-urutan menggunakan pytorch
Pytorch-sketch-rnn: Implementasi Pytorch dari arxiv.org/abs/1704.03477
PYTORCH-PRUNING: Implementasi Pytorch dari [1611.06440] PRUNING Jaringan Saraf Konvolusional untuk Inferensi Efisien Sumber Daya
DRQA: Implementasi Pytorch Reading Wikipedia untuk menjawab pertanyaan domain terbuka.
Yellowfin_pytorch: momentum pengoptimal momentum auto-tuning
Samplernn-Pytorch: Implementasi Pytorch dari Samplernn: Model generasi audio saraf end-to-end tanpa syarat.
Aegean: DCGAN yang lebih dalam dengan stabilisasi AE
/Pytorch-Srresnet: Implementasi Pytorch untuk Foto-Realistis Gambar Super-Resolution Menggunakan Jaringan Agung Generatif ARXIV: 1609.04802V2
VSEPP: Kode untuk kertas "VSE ++: Embeddings semantik visual yang ditingkatkan"
Pytorch-DPPO: Pytorch Implementasi Optimalisasi Kebijakan Proksimal Terdistribusi: arxiv.org/abs/1707.02286
Unit: Implementasi Pytorch dari algoritma Vae-Gan kami yang digabungkan untuk terjemahan gambar-ke-gambar tanpa pengawasan
efisien_densenet_pytorch: implementasi densenet yang efisien memori
TSN-Pytorch: Temporal Segment Networks (TSN) di Pytorch.
Smash: Teknik eksperimental untuk mengeksplorasi arsitektur saraf secara efisien.
Pytorch-Retinanet: Retinanet di Pytorch
Biogan: Implementasi Mendukung kertas ICCV 2017 "gans untuk sintesis gambar biologis".
Sintesis gambar semantik melalui pembelajaran permusuhan: implementasi pytorch dari makalah "Sintesis gambar semantik melalui pembelajaran permusuhan" di ICCV 2017.
FMPYTORCH: Implementasi Pytorch dari modul mesin faktorisasi di Cython.
ORN: Implementasi Pytorch dari makalah "Jaringan Respons Berorientasi" di CVPR 2017.
Pytorch-Maml: Pytorch Implementasi MAML: arxiv.org/abs/1703.03400
Pytorch-generative-Model-Collections: Koleksi model generatif dalam versi pytorch.
VQA-WINNER-CVPRW-2017: Implementasi Pytorch pemenang dari Lokakarya VQA Chllange di CVPR'17.
TACOTRON_PYTORCH: Pytorch Implementasi model sintesis ucapan tacotron.
PSPNET-PYTORCH: Implementasi PyTorch dari Jaringan Segmentasi PSPNET
LM-LSTM-CRF: Label urutan Empower dengan model bahasa Task-Aware http://arxiv.org/abs/1709.04109
FACE-ALIGNMENT: Implementasi Pytorch dari makalah "Seberapa jauh kita dari menyelesaikan masalah penyelarasan wajah 2D & 3D? (Dan set data 230.000 landmark wajah 3D)", ICCV 2017
DEPTHNET: Pelatihan Pytorch Depthnet pada dataset Kotak Still.
EDSR-PYTORCH: Versi Pytorch dari makalah 'Enhanced Deep Residual Networks untuk Single Image Super-Resolution' (CVPRW 2017)
E2C-Pytorch: Embed untuk mengontrol implementasi di Pytorch.
3D-RESNETS-PYTORCH: 3D Resnets untuk pengakuan tindakan.
Bandit-NMT: Ini adalah repo kode untuk kertas EMNLP 2017 kami "Pembelajaran Penguatan untuk terjemahan mesin saraf bandit dengan umpan balik manusia yang disimulasikan", yang mengimplementasikan algoritma A2C di atas model encoder-decoder saraf dan tolok ukur kombinasi di bawah imbalan berisik yang disimulasikan.
PyTorch-A2C-PPO-ACKTR: Pytorch Implementasi Kritik Aktor Advantage (A2C), Proksimal Policy Optimization (PPO) dan metode trust-region yang dapat diskalakan untuk pembelajaran penguatan mendalam menggunakan perkiraan yang difaktor kronecker (ACKTR).
Zalando-Pytorch: Berbagai percobaan pada dataset mode-mnist dari Zalando.
sphereface_pytorch: Implementasi Sphereface Pytorch.
DQN Kategori: Implementasi Pytorch dari DQN kategorikal dari perspektif distribusi tentang pembelajaran penguatan.
Pytorch-NTM: Implementasi Pytorch NTM.
mask_rcnn_pytorch: mask rcnn di pytorch.
graph_convnets_pytorch: Pytorch Implementasi grafik convnets, nips'16
Pytorch-Faster-RCNN: Implementasi Pytorch dari kerangka deteksi RCNN yang lebih cepat berdasarkan TF-Faster-RCNN Xinlei Chen.
Torchmoji: Implementasi Pytorch dari Model DeepMoji: Model Pembelajaran Deep yang canggih untuk menganalisis sentimen, emosi, sarkasme dll.
Semantik-Segmentasi-Pytorch: Implementasi PyTorch untuk Segmentasi Semantic/Scene Parsing pada MIT ADE20K Dataset
Pytorch-Qrnn: Implementasi Pytorch dari Jaringan Saraf Kuasi-Recurrent-Hingga 16 kali lebih cepat dari CUDNN LSTM NVIDIA
Pytorch-SGNs: Skipgram Negatif Pengambilan Sampel di Pytorch.
SFMLEARNER-PYTORCH: Versi Pytorch dari SFMLearner dari Tinghui Zhou et al.
Deformable-Convolution-Pytorch: Pytorch Implementasi konvolusi yang dapat dideformasi.
Skip-Gram-Pytorch: Implementasi Pytorch lengkap dari model SkipGram (dengan subsampling dan pengambilan sampel negatif). Hasil embedding diuji dengan korelasi peringkat Spearman.
Stackgan-V2: Implementasi PyTorch untuk mereproduksi hasil Stackgan_V2 di kertas Stackgan ++: Sintesis gambar realistis dengan jaringan permusuhan generatif yang ditumpuk oleh Han Zhang*, Tao Xu*, Hongsheng LI, Shaoting Zhang, Xiaogang Wang, Xiaolei LI, SHAOTING.
Self-Critical.Pytorch: Implementasi Pytorch Tidak Resmi untuk Pelatihan Urutan Kritis Diri untuk Captioning Gambar.
Pygcn: Grafik Jaringan Konvolusional di Pytorch.
DNC: Komputer saraf yang dapat dibedakan, untuk Pytorch
prog_gans_pytorch_inference: Pytorch inferensi untuk "pertumbuhan progresif gans" dengan snapshot celeba.
Pytorch-Capsule: Pytorch Implementasi dari Routing Dinamis Hinton antara kapsul.
Pyramidnet-Pytorch: Implementasi Pytorch untuk Pyramidnets (jaringan residu piramidal dalam, arxiv.org/abs/1610.02915)
Radio-Transformer-Networks: Implementasi Pytorch dari jaringan transformator radio dari kertas "Pengantar pembelajaran mendalam untuk lapisan fisik". arxiv.org/abs/1702.00832
Honk: Pytorch Reimplementation dari Google's TensorFlow CNNs untuk bercak kata kunci.
Deepcoral: Implementasi Pytorch dari 'Deep Coral: Korelasi Penyelarasan untuk Adaptasi Domain Dalam', ECCV 2016
Pytorch-Pose: Toolkit Pytorch untuk estimasi pose manusia 2D.
Lang-Emerge-Parlai: Implementasi Makalah EMNLP 2017 "Bahasa Alami Tidak Muncul 'Secara Alami' dalam Dialog Multi-Agen" menggunakan Pytorch dan Parlai
Rainbow: Rainbow: Menggabungkan perbaikan dalam pembelajaran penguatan mendalam
pytorch_compact_bilinear_pooling v1: repositori ini memiliki implementasi python murni dari bilinear pooling kompak dan hitung sketsa untuk pytorch.
Compactbilinearpooling-pytorch v2: (Yang Gao, et al.) Implementasi Pytorch untuk kumpulan bilinear kompak.
Sewshotlearning: Implementasi Pytorch dari makalah "Optimalisasi sebagai model untuk pembelajaran beberapa shot"
MEPROP: Kode untuk "Meprop: Propagasi punggung yang dibuang untuk mempercepat pembelajaran mendalam dengan pengurangan overfitting".
SFD_PYTORCH: Implementasi Pytorch dari Detektor Wajah Invarian Skala Tembak Tunggal.
Gradientepisodicmemory: pembelajaran kontinum dengan permata: memori episodik gradien. https://arxiv.org/abs/1706.08840
Deblangan: Implementasi Pytorch dari Kertas Deblangan: Gerakan buta deblurring menggunakan jaringan permusuhan bersyarat.
Stargan: Stargan: Jaringan permusuhan generatif yang terpadu untuk transasi gambar-ke-gambar multi-domain.
Capsnet-Pytorch: Implementasi Pytorch dari NIPS 2017 Paper Dynamic Routing Antara Kapsul.
Condensenet: condensenet: densenet efisien menggunakan konvolusi kelompok terpelajar.
Deep-Image-Prior: Pemulihan gambar dengan jaringan saraf tetapi tanpa belajar.
Deep-Head-Pose: Estimasi Pose Kepala Pembelajaran yang Dalam Menggunakan Pytorch.
Pengerasan acak: Kode ini memiliki kode sumber untuk makalah "augmentasi penghapusan data acak".
FaderNetWorks: Fader Networks: memanipulasi gambar dengan atribut geser - NIPS 2017
Flownet 2.0: Flownet 2.0: Evolusi estimasi aliran optik dengan jaringan yang dalam
pix2pixhd: sintesis dan memanipulasi gambar 2048x1024 dengan gans kondisional tcwang0509.github.io/pix2pixhd
Pytorch-smoothgrad: Implementasi SmoothGrad di Pytorch
Retinanet: Implementasi retinanet di Pytorch.
Lebih cepat-rcnn.pytorch: Proyek ini adalah implementasi R-CNN yang lebih cepat lebih cepat, yang bertujuan untuk mempercepat pelatihan model deteksi objek R-CNN yang lebih cepat.
MixUp_Pytorch: Implementasi Pytorch dari Paper Mixup: Di luar minimalisasi risiko empiris di Pytorch.
Inplace_abn: Batchnorm aktif di tempat untuk pelatihan DNN yang dioptimalkan memori
Pytorch-Pose-HG-3D: Implementasi Pytorch untuk estimasi pose manusia 3D
NMN-PYTORCH: Jaringan modul saraf untuk VQA di Pytorch.
Bytenet: Pytorch Implementasi Bytenet dari Paper "Neural Machine Instrandation in Linear Time"
Bottom-up-attention-VQA: VQA, Bottom-Up-attention, Pytorch
YOLO2-PYTORCH: YOLOV2 adalah salah satu detektor objek satu tahap paling populer. Proyek ini mengadopsi Pytorch sebagai kerangka kerja yang berkembang untuk meningkatkan produktivitas, dan memanfaatkan ONNX untuk mengubah model menjadi Caffe 2 menjadi Benifit Engineering Deployment.
Reseg-Pytorch: Pytorch Implementasi Reseg (arxiv.org/pdf/1511.07053.pdf)
Biner-stochastic-neuron: neuron stokastik biner di Pytorch.
Pytorch-Pose-Estimation: Pytorch Implementasi Proyek Estimasi Pose Multi-Orang Realtime.
interaction_network_pytorch: Pytorch Implementasi jaringan interaksi untuk belajar tentang objek, hubungan dan fisika.
NoisynaturalGradient: Pytorch Implementasi kertas "Gradien alami yang bising sebagai inferensi variasional".
EWC.PyTorch: Implementasi Elastic Weight Consolidation (EWC), diusulkan dalam James Kirkpatrick et al. Mengatasi Catastrophic Forgetting di Neural Networks 2016 (10.1073/pnas.1611835114).
Pytorch-ZSSR: Implementasi Pytorch dari 1712.06087 "Zero-Shot" Super-Resolution Menggunakan Pembelajaran Internal yang Dalam
Deep_image_prior: Implementasi metode rekonstruksi gambar dari dalam gambar sebelumnya (Ulyanov et al., 2017) di Pytorch.
Pytorch-Transformer: Pytorch Implementasi dari perhatian adalah semua yang Anda butuhkan.
DEEPRL-GROUNDING: Ini adalah implementasi Pytorch dari Arsitektur Paper Gated-Gated Pytorch untuk pembumian bahasa yang berorientasi tugas
Deep-forecast-pytorch: Prediksi kecepatan angin menggunakan LSTMS di pytorch (arxiv.org/pdf/1707.08110.pdf)
Cat-net: Transformasi Penampilan Canonical
minimal_glo: implementasi pytorch minimal dari optimasi laten generatif dari kertas "Mengoptimalkan ruang laten jaringan generatif"
LearningToCompare-Pytorch: Implementasi Pytorch untuk Kertas: Belajar Membandingkan: Jaringan Relasi untuk Pembelajaran Beberapa-Tempat.
Poincare-Embeddings: Implementasi Pytorch dari kertas NIPS-17 "Poincaré Embeddings for Learning Representations Hierarchical".
PyTorch-TRPO (Versi Produk Hessian-Vektor): Ini adalah implementasi Pytorch dari "Optimalisasi Kebijakan Wilayah Kepercayaan (TRPO)" dengan produk Hessian-vektor yang tepat alih-alih perkiraan perbedaan hingga.
GGNN.PyTorch: Implementasi Pytorch dari Gated Graph Sequence Neural Networks (GGNN).
Visual-Interaction-Networks-Pytorch: Ini adalah implementasi kertas jaringan interaksi visual DeepMind menggunakan Pytorch
Patch-Patch: Implementasi Pytorch dari Patch Perpindahan.
Prototipe-networks-for-few-shot-learning-pytorch: Implementasi jaringan prototipikal untuk beberapa pembelajaran bidikan (arxiv.org/abs/1703.05175) di Pytorch
Visual-feature-attribution-using-wasserstein-gans-pytorch: Implementasi atribusi fitur visual menggunakan Wasserstein Gans (arxiv.org/abs/1711.08998) di PyTorch.
FOTHOTHICIMAGETYNTESISTHWITCACADEDDREFINEMENTERNETWORKS -PYTORCH: Sintesis Gambar Fotografi dengan Jaringan Penyempurnaan Cascaded - Implementasi Pytorch
ENAS-PYTORCH: Implementasi Pytorch dari "Pencarian Arsitektur Saraf yang Efisien Melalui Parameter Berbagi".
Penilaian Neural-Image: Implementasi Pytorch dari Penilaian Gambar Saraf.
Proxprop: Proksimal backpropagation - algoritma pelatihan jaringan saraf yang mengambil langkah -langkah gradien eksplisit alih -alih eksplisit.
Fastphotostyle: Solusi bentuk tertutup untuk stylization gambar fotorealistik
DEEP-IMAGE-ANALOGY-PYTORCH: Implementasi Python dari Image-Analogy Berdasarkan Pytorch.
Orang-reid_pytorch: pytorch untuk orang ulang orang.
PT-Dilate-RNN: RNN melebar di Pytorch.
Pytorch-i-revnet: implementasi pytorch dari i-revnet.
Orthnet: Tensorflow dan lapisan Pytorch untuk menghasilkan polinomial ortogonal.
DRRN-PYTORCH: Implementasi jaringan residu rekursif dalam untuk Super Resolution (DRRN), CVPR 2017
Shampoo.pytorch: Implementasi sampo.
Neural-Image-Penilaian 2: Implementasi Pytorch dari Penilaian Gambar Saraf.
TCN: tolok ukur pemodelan urutan dan jaringan konvolusional temporal locuslab/tcn
DCC: Repositori ini berisi kode sumber dan data untuk mereproduksi hasil kertas pengelompokan kontinu yang dalam.
PackNet: Kode untuk PackNet: Menambahkan beberapa tugas ke satu jaringan dengan pemangkasan iteratif arxiv.org/abs/1711.05769
Pytorch-progresif_growing_of_gans: Pytorch Implementasi pertumbuhan progresif GAN untuk peningkatan kualitas, stabilitas, dan variasi.
NonAuto-NMT: Implementasi Pytorch dari "Terjemahan Mesin Saraf Non-Autoregressive"
Pytorch-Gan: Implementasi Pytorch dari jaringan permusuhan generatif.
Pytorchwavelets: Implementasi Pytorch dari analisis wavelet yang ditemukan di Torrence dan Compo (1998)
Pytorch-buatan: Implementasi (Estimasi Kepadatan Autoencoder Bertopeng) di Pytorch di Pytorch
VRNN: Implementasi Pytorch dari variasional RNN (VRNN), dari model variabel laten berulang untuk data berurutan.
Aliran: Implementasi Pytorch dari Paper 2018 Pembelajaran mendalam untuk proses fisik: Mengintegrasikan pengetahuan ilmiah sebelumnya.
DeepVoice3_PyTorch: Pytorch Implementasi model sintesis teks-ke-speech berbasis jaringan konvolusional
PSMM: Imlementation dari model campuran pointer Sentinel, seperti yang dijelaskan dalam makalah oleh Stephen Merity et al.
Tacotron2: Tacotron 2-Implementasi Pytorch dengan inferensi lebih cepat dari realtime.
ACCSGD: Menerapkan kode Pytorch untuk algoritma SGD yang dipercepat.
Qanet-Pytorch: Implementasi Qanet dengan Pytorch (EM/F1 = 70.5/77.2 Setelah 20 zaman selama sekitar 20 jam pada satu kartu 1080ti.)
CONVE: Embeddings grafik pengetahuan 2D konvolusional
Struktur-sf-atention: Implementasi untuk makalah ini penyematan kalimat diri terstruktur, yang diterbitkan dalam ICLR 2017: arxiv.org/abs/1703.03130.
GraphSage-Simple: Implementasi Referensi Sederhana Grafik.
Detectron.pytorch: Implementasi Pytorch dari Detectron. Baik pelatihan dari awal dan menyimpulkan langsung dari bobot detectron pretrained tersedia.
R2plus1d-pytorch: implementasi pytorch dari arsitektur resnet berbasis konvolusi r2plus1d yang dijelaskan dalam makalah "Pandangan yang lebih dekat pada konvolusi spatiotemporal untuk pengakuan tindakan"
Stacknn: Implementasi Pytorch dari tumpukan yang dapat dibedakan untuk digunakan dalam jaringan saraf.
Translagent: Kode untuk Terjemahan yang Muncul dalam Komunikasi Multi-Agen.
Ban-VQA: Jaringan perhatian bilinear untuk menjawab pertanyaan visual.
Pytorch-Openai-Transformer-LM: Ini adalah implementasi Pytorch dari Kode Tensorflow yang dilengkapi dengan makalah Openai "meningkatkan pemahaman bahasa dengan pra-pelatihan generatif" oleh Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans dan ya Sutskever.
T2F: Pembuatan teks-ke-wajah menggunakan pembelajaran mendalam. Proyek ini menggabungkan dua arsitektur baru -baru ini Stackgan dan Progan untuk mensintesis wajah dari deskripsi tekstual.
Pytorch - FID: Port dari Fréchet Inception Distance (skor FID) ke Pytorch
VAE_VPFLOWS: Kode di Pytorch untuk kombinasi cembung IAF linear dan aliran rumah tangga, JM Tomczak & M. Welling JMtomczak.github.io/DeebMed.html
CoordConv-Pytorch: Implementasi Pytorch dari CoordConv yang diperkenalkan dalam 'An Makalah Neural Networks yang Menggerakkan dan Convolutional dan Kertas Solusi CoordConv'. (arxiv.org/pdf/1807.03247.pdf)
SDPOint: Implementasi "Stochastic Downsampling untuk inferensi yang dapat disesuaikan dengan biaya dan peningkatan regularisasi dalam jaringan konvolusional", diterbitkan dalam CVPR 2018.
Srdensenet-pytorch: srdensenet-pytorch （iccv_2017）
Gan_stability: kode untuk kertas "Metode pelatihan mana untuk GANS yang benar -benar konverge? (ICML 2018)"
Topeng-RCNN: Implementasi Pytorch dari Arsitektur Mask RCNN, berfungsi sebagai pengantar untuk bekerja dengan Pytorch
Pytorch-coviar: pengenalan tindakan video terkompresi
PNASNET.PYTORCH: Implementasi PNASNET-5 Pytorch di ImageNet.
Nalu-Pytorch: Implementasi Pytorch Dasar NAC/Nalu dari unit logika aritmatika saraf arxiv.org/pdf/1808.00508.pdf
Lola_dice: Pytorch Implementasi Lola (arxiv.org/abs/1709.04326) Menggunakan DICE (arxiv.org/abs/1802.05098)
Generatif-Query-Network-Pytorch: Generative Query Network (GQN) di Pytorch seperti yang dijelaskan dalam "Representasi dan Render Adegan Saraf
PyTorch_Hmax: Implementasi model visi HMAX di Pytorch.
FCN-PYTORCH-AIMIEST: Mencoba menjadi yang paling termudah dan hanya dapat digunakan Pytorch Implementasi FCN (Jaringan Konvolosional Sepenuhnya)
Transduser: Implementasi transduser urutan cepat dengan binding pytorch.
AVO-PYTORCH: Implementasi optimasi variasional permusuhan di Pytorch.
HCN-PYTORCH: Pytorch reimplementation {co-occurrence fitur pembelajaran dari data kerangka untuk pengenalan dan deteksi dengan agregasi hierarkis}.
Biner-Wide-Resnet: Pytorch Implementasi Jaringan Sisa Luas Dengan Bobot 1-Bit oleh McDonnel (ICLR 2018)
Piggyback: Code for Piggyback: Mengadaptasi jaringan tunggal ke beberapa tugas dengan belajar topeng bobot arxiv.org/abs/1801.06519
VID2VID: Implementasi Pytorch dari metode kami untuk resolusi resolusi tinggi (mis. 2048x1024) terjemahan video-ke-video fotorealistik.
Poisson-Convolution-Sum: Menerapkan jumlah tak terbatas dari konvolusi poisson-weighteded
TBD-NETS: Pytorch Implementasi "Transparansi dengan Desain: Menutup kesenjangan antara kinerja dan interpretabilitas dalam penalaran visual" arxiv.org/abs/1803.05268
ATTN2D: Perhatian yang meresap: Jaringan konvolusional 2D untuk prediksi urutan-ke-urutan
YOLOV3: YOLOV3: Pelatihan dan Inferensi di Pytorch pjreddie.com/darknet/yolo
Deep-Dream-in-Pytorch: Implementasi Pytorch dari Algoritma Visi Komputer DeepDream.
Pytorch-Flow: Implementasi Pytorch dari Algoritma untuk Estimasi Kepadatan
Quantile-Regresi-DQN-Pytorch: Regresi Kuantil DQN Contoh kerja minimal
Relasional-RNN-Pytorch: Implementasi jaringan saraf berulang relasional DeepMind di Pytorch.
Dextr-pytorch: Deep Extreme Cut http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvlsegmentation/dextr
Pytorch_gbw_lm: Model bahasa Pytorch untuk dataset Google Billion Word.
Pytorch-nce: Estimasi kontras kebisingan untuk output softmax yang ditulis dalam pytorch
Model generatif: Implementasi Pytorch yang beranotasi, dapat dimengerti, dan dapat ditafsirkan secara visual dari: VAE, Birvae, Nsgan, Mmgan, WGAN, WGANGP, LSGAN, Dragan, dimulai, Ragan, Infogan, FGAN, Fishergan.
Convnet-AIG: Implementasi Pytorch untuk jaringan konvolusional dengan grafik inferensi adaptif.
Integrated-Gradient-Pytorch: Ini adalah implementasi Pytorch dari makalah-Atribusi aksiomatik untuk jaringan yang dalam.
MALCONV-PYTORCH: Implementasi Pytorch dari MALCONV.
Trellisnet: Jaringan Trellis untuk Pemodelan Urutan
Belajar berkomunikasi dengan pembelajaran penguatan multi-agen yang mendalam: implementasi pembelajaran Pytorch untuk berkomunikasi dengan kertas pembelajaran penguatan multi-agen yang mendalam.
Pnn.PyTorch: Pytorch Implementasi CVPR'18 - Jaringan Saraf Tengkurbatif http://xujuefei.com/pnn.html.
Face_attention_network: Pytorch Implementasi dari Face Attention Network seperti yang dijelaskan dalam Face Attention Network: Detektor wajah yang efektif untuk wajah yang tersumbat.
Waveglow: Jaringan generatif berbasis aliran untuk sintesis ucapan.
DeepFloat: Repositori ini berisi SystemVerilog RTL, C ++, HLS (Intel FPGA Opencl untuk membungkus kode RTL) dan Python diperlukan untuk mereproduksi hasil numerik dalam "Memikirkan Kembali Titik Mengambang untuk Deep Learning"
EPSR: Implementasi Pytorch dari menganalisis tradeoff distorsi persepsi menggunakan jaringan super-resolusi perseptual yang ditingkatkan. Pekerjaan ini telah memenangkan tempat pertama dalam kompetisi PIRM2018-SR (Wilayah 1) yang diadakan sebagai bagian dari ECCV 2018.
Klarinet: Implementasi Pytorch dari klarinet arxiv.org/abs/1807.07281
Pytorch-pretrained-Bert: Versi Pytorch dari model Bert Google AI dengan skrip untuk memuat model pra-terlatih Google
TORCH_WAVEGLOW: Implementasi Pytorch dari Waveglow: jaringan generatif berbasis aliran untuk sintesis ucapan.
3DDFA: Pytorch meningkatkan ulang implementasi ulang kertas TPAMI 2017: Penyelarasan wajah dalam rentang pose penuh: Solusi total 3D.
Loss-Landscape: Kode Loss-Landscape untuk memvisualisasikan lanskap kerugian jaring saraf.
FAMOS: Pytorch Implementasi dari makalah "Salin The Old atau Paint lagi? Kerangka kerja permusuhan untuk (non-) stylization gambar parametrik" tersedia di http://arxiv.org/abs/1811.09236.
back2future.pytorch: Ini adalah implementasi Pytorch dari Janai, J., Güney, F., Ranjan, A., Black, M. dan Geiger, A., Pembelajaran tanpa pengawasan dari aliran optik multi-bingkai dengan oklusi. ECCV 2018.
FFTNET: Implementasi tidak resmi dari kertas VOCOCE FFTNET.
Faceboxes.pytorch: implementasi pytorch dari facebox.
Transformer-XL: Transformer-XL: Model bahasa yang penuh perhatian di luar contexthttps panjang tetap: //github.com/kimiyoung/transformer-xl
Associative_compression_networks: Jaringan kompresi asosiatif untuk pembelajaran representasi.
Fluidnet_cxx: Fluidnet ditulis ulang dengan Aten Tensor Lib.
Deep-reinforcement-learning-algoritma-dengan-pytorch: Repositori ini berisi implementasi Pytorch dari algoritma pembelajaran penguatan dalam.
Shufflenet-V2-Pytorch: Ini adalah implementasi Pytorch dari Shufflenet-V2 Faceplusplus.
GraphwaveletneuralNetwork: Ini adalah implementasi Pytorch dari jaringan saraf wavelet grafik. ICLR 2019.
AttentionWalk: Ini adalah implementasi Pytorch dari Watch Your Step: Learning Node Embeddings melalui Grafik Perhatian. NIPS 2018.
SGCN: Ini adalah implementasi Pytorch dari jaringan konvolusional grafik yang ditandatangani. ICDM 2018.
SINE: Ini adalah implementasi Pytorch dari Sine: Embedding jaringan yang tidak lengkap. ICDM 2018.
GAM: Ini adalah implementasi Pytorch dari klasifikasi grafik menggunakan perhatian struktural. KDD 2018.
Neural-style-Pt: Implementasi Pytorch dari gaya saraf Justin Johnson.
Tucker: Tucker: Faktorisasi tensor untuk penyelesaian grafik pengetahuan.
Pytorch-Prunes: memangkas jaringan saraf: apakah sudah waktunya untuk menggigitnya?
SimGNN: SimGNN: A Neural Network Approach to Fast Graph Similarity Computation.
Character CNN: PyTorch implementation of the Character-level Convolutional Networks for Text Classification paper.
XLM: PyTorch original implementation of Cross-lingual Language Model Pretraining.
DiffAI: A provable defense against adversarial examples and library for building compatible PyTorch models.
APPNP: Combining Neural Networks with Personalized PageRank for Classification on Graphs. ICLR 2019.
NGCN: A Higher-Order Graph Convolutional Layer. NeurIPS 2018.
gpt-2-Pytorch: Simple Text-Generator with OpenAI gpt-2 Pytorch Implementation
Splitter: Splitter: Learning Node Representations that Capture Multiple Social Contexts. (WWW 2019).
CapsGNN: Capsule Graph Neural Network. (ICLR 2019).
BigGAN-PyTorch: The author's officially unofficial PyTorch BigGAN implementation.
ppo_pytorch_cpp: This is an implementation of the proximal policy optimization algorithm for the C++ API of Pytorch.
RandWireNN: Implementation of: "Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition".
Zero-shot Intent CapsNet: GPU-accelerated PyTorch implementation of "Zero-shot User Intent Detection via Capsule Neural Networks".
SEAL-CI Semi-Supervised Graph Classification: A Hierarchical Graph Perspective. (WWW 2019).
MixHop: MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing. ICML 2019.
densebody_pytorch: PyTorch implementation of CloudWalk's recent paper DenseBody.
voicefilter: Unofficial PyTorch implementation of Google AI's VoiceFilter system http://swpark.me/voicefilter.
NVIDIA/semantic-segmentation: A PyTorch Implementation of Improving Semantic Segmentation via Video Propagation and Label Relaxation, In CVPR2019.
ClusterGCN: A PyTorch implementation of "Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks" (KDD 2019).
NVlabs/DG-Net: A PyTorch implementation of "Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification" (CVPR19 Oral).
NCRF: Cancer metastasis detection with neural conditional random field (NCRF)
pytorch-sift: PyTorch implementation of SIFT descriptor.
brain-segmentation-pytorch: U-Net implementation in PyTorch for FLAIR abnormality segmentation in brain MRI.
glow-pytorch: PyTorch implementation of Glow, Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions (arxiv.org/abs/1807.03039)
EfficientNets-PyTorch: A PyTorch implementation of EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks.
STEAL: STEAL - Learning Semantic Boundaries from Noisy Annotations nv-tlabs.github.io/STEAL
EigenDamage-Pytorch: Official implementation of the ICML'19 paper "EigenDamage: Structured Pruning in the Kronecker-Factored Eigenbasis".
Aspect-level-sentiment: Code and dataset for ACL2018 paper "Exploiting Document Knowledge for Aspect-level Sentiment Classification"
breast_cancer_classifier: Deep Neural Networks Improve Radiologists' Performance in Breast Cancer Screening arxiv.org/abs/1903.08297
DGC-Net: A PyTorch implementation of "DGC-Net: Dense Geometric Correspondence Network".
universal-triggers: Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (EMNLP 2019)
Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch: PyTorch implementations of deep reinforcement learning algorithms and environments.
simple-effective-text-matching-pytorch: A pytorch implementation of the ACL2019 paper "Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features".
Adaptive-segmentation-mask-attack (ASMA): A pytorch implementation of the MICCAI2019 paper "Impact of Adversarial Examples on Deep Learning Models for Biomedical Image Segmentation".
NVIDIA/unsupervised-video-interpolation: A PyTorch Implementation of Unsupervised Video Interpolation Using Cycle Consistency, In ICCV 2019.
Seg-Uncertainty: Unsupervised Scene Adaptation with Memory Regularization in vivo, In IJCAI 2020.
pulse: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models
distance-encoding: Distance-Encoding - Design Provably More PowerfulGNNs for Structural Representation Learning.
Pathfinder Discovery Networks: Pathfinder Discovery Networks for Neural Message Passing.
PyKEEN: A Python library for learning and evaluating knowledge graph embeddings.
SSSNET: Official implementation of the SDM2022 paper "SSSNET: Semi-Supervised Signed Network Clustering".
MagNet: Official implementation of the NeurIPS2021 paper "MagNet: A Neural Network for Directed Graphs".
Semantic Search: Latest in the field of neural information retrieval / semantic search.

Talks & conferences

PyTorch Conference 2018: First PyTorch developer conference at 2018.

Pytorch elsewhere

the-incredible-pytorch : The Incredible PyTorch: a curated list of tutorials, papers, projects, communities and more relating to PyTorch.
generative models: Collection of generative models, eg GAN, VAE in Tensorflow, Keras, and Pytorch. http://wiseodd.github.io
pytorch vs tensorflow: an informative thread on reddit.
Pytorch discussion forum
pytorch notebook: docker-stack: A project similar to Jupyter Notebook Scientific Python Stack
drawlikebobross: Draw like Bob Ross using the power of Neural Networks (With PyTorch)!
pytorch-tvmisc: Totally Versatile Miscellanea for Pytorch
pytorch-a3c-mujoco: Implement A3C for Mujoco gym envs.
PyTorch in 5 Minutes.
pytorch_chatbot: A Marvelous ChatBot implemented using PyTorch.
malmo-challenge: Malmo Collaborative AI Challenge - Team Pig Catcher
sketchnet: A model that takes an image and generates Processing source code to regenerate that image
Deep-Learning-Boot-Camp: A nonprofit community run, 5-day Deep Learning Bootcamp http://deep-ml.com.
Amazon_Forest_Computer_Vision: Satellite Image tagging code using PyTorch / Keras with lots of PyTorch tricks. kaggle competition.
AlphaZero_Gomoku: An implementation of the AlphaZero algorithm for Gomoku (also called Gobang or Five in a Row)
pytorch-cv: Repo for Object Detection, Segmentation & Pose Estimation.
deep-person-reid: Pytorch implementation of deep person re-identification approaches.
pytorch-template: PyTorch template project
Deep Learning With Pytorch TextBook A practical guide to build neural network models in text and vision using PyTorch. Purchase on Amazon github code repo
compare-tensorflow-pytorch: Compare outputs between layers written in Tensorflow and layers written in Pytorch.
hasktorch: Tensors and neural networks in Haskell
Deep Learning With Pytorch Deep Learning with PyTorch teaches you how to implement deep learning algorithms with Python and PyTorch.
nimtorch: PyTorch - Python + Nim
derplearning: Self Driving RC Car Code.
pytorch-saltnet: Kaggle | 9th place single model solution for TGS Salt Identification Challenge.
pytorch-scripts: A few Windows specific scripts for PyTorch.
pytorch_misc: Code snippets created for the PyTorch discussion board.
awesome-pytorch-scholarship: A list of awesome PyTorch scholarship articles, guides, blogs, courses and other resources.
MentisOculi: A raytracer written in PyTorch (raynet?)
DoodleMaster: "Don't code your UI, Draw it !"
ocaml-torch: OCaml bindings for PyTorch.
extension-script: Example repository for custom C++/CUDA operators for TorchScript.
pytorch-inference: PyTorch 1.0 inference in C++ on Windows10 platforms.
pytorch-cpp-inference: Serving PyTorch 1.0 Models as a Web Server in C++.
tch-rs: Rust bindings for PyTorch.
TorchSharp: .NET bindings for the Pytorch engine
ML Workspace: All-in-one web IDE for machine learning and data science. Combines Jupyter, VS Code, PyTorch, and many other tools/libraries into one Docker image.
PyTorch Style Guide Style guide for PyTorch code. Consistent and good code style helps collaboration and prevents errors!