GitHub深度学习框架榜单:PyTorch快速增长(2/11-4/12)

简介:
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

Keras作者、Google深度学习研究院François Chollet,今日照例再次发布了GitHub上各种深度学习框架的排名情况。

榜单显示,2月11日-4月12日期间,TensorFlow仍然保持无可争议的霸主地位,但新发布的PyTorch框架实现了快速增长。

今年1月19日,PyTorch正式发布

上次榜单(2016/10/09-2017/02/10)在此:传送门

以下是这次发布的最新榜单:

深度学习框架GitHub综合指数

深度学习框架过去三个月增长情况

新增人气排行

本文作者:云召
原文发布时间: 2017-04-13
相关文章
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新模型,将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法,涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性,适用于生成模型、时间序列分析等领域。
163 77
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
MNN:阿里开源的轻量级深度学习推理框架,支持在移动端等多种终端上运行,兼容主流的模型格式
MNN 是阿里巴巴开源的轻量级深度学习推理框架,支持多种设备和主流模型格式,具备高性能和易用性,适用于移动端、服务器和嵌入式设备。
405 18
MNN:阿里开源的轻量级深度学习推理框架,支持在移动端等多种终端上运行,兼容主流的模型格式
|
2天前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
深度学习工具和框架详细指南:PyTorch、TensorFlow、Keras
在深度学习的世界中,PyTorch、TensorFlow和Keras是最受欢迎的工具和框架,它们为研究者和开发者提供了强大且易于使用的接口。在本文中,我们将深入探索这三个框架,涵盖如何用它们实现经典深度学习模型,并通过代码实例详细讲解这些工具的使用方法。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 监控 PyTorch
深度学习工程实践:PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析
在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。
77 7
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU、WIOU损失函数分析及Pytorch实现
这篇文章详细介绍了多种用于目标检测任务中的边界框回归损失函数,包括IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU和WIOU,并提供了它们的Pytorch实现代码。
633 1
深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU、WIOU损失函数分析及Pytorch实现
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算
DeepSpeed分布式训练框架深度学习指南
【11月更文挑战第6天】随着深度学习模型规模的日益增大,训练这些模型所需的计算资源和时间成本也随之增加。传统的单机训练方式已难以应对大规模模型的训练需求。
387 3
|
4月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
Github上的十大RAG(信息检索增强生成)框架
信息检索增强生成(RAG)是一种结合了检索系统和生成模型优势的技术,能够显著提升大型语言模型的性能。RAG通过从外部知识库中检索相关信息,增强模型的输入,从而生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。GitHub上涌现出多个开源RAG框架,如Haystack、RAGFlow、txtai等,每个框架都有独特的功能和特性,适用于不同的应用场景。这些框架不仅提高了模型的准确性和可靠性,还增强了过程的透明度和可解释性。
596 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 调度
在Pytorch中为不同层设置不同学习率来提升性能,优化深度学习模型
在深度学习中,学习率作为关键超参数对模型收敛速度和性能至关重要。传统方法采用统一学习率,但研究表明为不同层设置差异化学习率能显著提升性能。本文探讨了这一策略的理论基础及PyTorch实现方法,包括模型定义、参数分组、优化器配置及训练流程。通过示例展示了如何为ResNet18设置不同层的学习率,并介绍了渐进式解冻和层适应学习率等高级技巧,帮助研究者更好地优化模型训练。
421 4
在Pytorch中为不同层设置不同学习率来提升性能,优化深度学习模型
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
如果你的PyTorch优化器效果欠佳,试试这4种深度学习中的高级优化技术吧
在深度学习领域,优化器的选择对模型性能至关重要。尽管PyTorch中的标准优化器如SGD、Adam和AdamW被广泛应用,但在某些复杂优化问题中,这些方法未必是最优选择。本文介绍了四种高级优化技术:序列最小二乘规划(SLSQP)、粒子群优化(PSO)、协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)和模拟退火(SA)。这些方法具备无梯度优化、仅需前向传播及全局优化能力等优点,尤其适合非可微操作和参数数量较少的情况。通过实验对比发现,对于特定问题,非传统优化方法可能比标准梯度下降算法表现更好。文章详细描述了这些优化技术的实现过程及结果分析,并提出了未来的研究方向。
74 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 PyTorch
🎓PyTorch深度学习入门课:编程小白也能玩转的高级数据分析术
踏入深度学习领域,即使是编程新手也能借助PyTorch这一强大工具,轻松解锁高级数据分析。PyTorch以简洁的API、动态计算图及灵活性著称,成为众多学者与工程师的首选。本文将带你从零开始,通过环境搭建、构建基础神经网络到进阶数据分析应用,逐步掌握PyTorch的核心技能。从安装配置到编写简单张量运算,再到实现神经网络模型,最后应用于图像分类等复杂任务,每个环节都配有示例代码,助你快速上手。实践出真知,不断尝试和调试将使你更深入地理解这些概念,开启深度学习之旅。
82 1