从 65,744 个高星开源项目里，
找到你要的下一个。

nnAudio 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Audio processing by using pytorch 1D convolution network

Windows-Machine-Learning 是用 C++ 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Samples and Tools for Windows ML.

nnsight 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

The nnsight package enables interpreting and manipulating the internals of deep learned models.

CEBRA 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Learnable latent embeddings for joint behavioral and neural analysis - Official implementation of CEBRA

SwissArmyTransformer 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打功能完整、可扩展。

SwissArmyTransformer is a flexible and powerful library to develop your own Transformer variants.

fastai_deeplearn_part1 是用 HTML 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Notes for Fastai Deep Learning Course

pytorch-pose 是用 Python 编写的实用工具，用于解决具体场景问题。

A PyTorch toolkit for 2D Human Pose Estimation.

Cutie 是用 Python 编写的多媒体工具，用于处理音视频内容。

[CVPR 2024 Highlight] Putting the Object Back Into Video Object Segmentation

Super-mario-bros-A3C-pytorch 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打异步并发。

Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm for Super Mario Bros

pytorch-original-transformer 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

My implementation of the original transformer model (Vaswani et al.). I've additionally included the playground.py file for visualizing otherwise se…

lambda-packs 是用 Python 编写的开源项目，主题标签有限，建议打开仓库查看具体用途。

Precompiled packages for AWS Lambda

LLM-workshop-2024 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

A 4-hour coding workshop to understand how LLMs are implemented and used

EfficientFormer 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

EfficientFormerV2 [ICCV 2023] & EfficientFormer [NeurIPs 2022]

Res2Net-PretrainedModels 是用 Python 编写的 AI 模型，提供可直接使用的模型与权重。

(ImageNet pretrained models) The official pytorch implemention of the TPAMI paper "Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture"

gan-compression 是用 Python 编写的开源项目，主题标签有限，建议打开仓库查看具体用途。

[CVPR 2020] GAN Compression: Efficient Architectures for Interactive Conditional GANs

GeoSeg 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery, ISPRS. Also, including other vision t…

PyCIL 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

PyCIL: A Python Toolbox for Class-Incremental Learning

pytorch_sparse 是用 Python 编写的代码库，提供可直接复用的能力。

PyTorch Extension Library of Optimized Autograd Sparse Matrix Operations

PyABSA 是用 Jupyter Notebook 编写的开源项目，主题标签有限，建议打开仓库查看具体用途。

Sentiment Analysis, Text Classification, Text Augmentation, Text Adversarial defense, etc.;

former 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打易用。

Simple transformer implementation from scratch in pytorch. (archival, latest version on codeberg)

geoopt 是用 Python 编写的开源项目，主题标签有限，建议打开仓库查看具体用途。

Riemannian Adaptive Optimization Methods with pytorch optim

deeplab-pytorch 是用 Python 编写的开源项目，主题标签有限，建议打开仓库查看具体用途。

PyTorch re-implementation of DeepLab v2 on COCO-Stuff / PASCAL VOC datasets

vit-explain 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Explainability for Vision Transformers

EnlightenGAN 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

[IEEE TIP] "EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision" by Yifan Jiang, Xinyu Gong, Ding Liu, Yu Cheng, Chen Fang, Xiaohui Shen…