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超赞的PyTorch资源大列表,GitHub标星9k+,中文版也上线了

AI科技大本营 • 1 月前 • 33 次点击  

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作者 | 红色石头

来源 | AI有道(ID: redstonewill)

自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来,其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点,如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。

最近红色石头在浏览 GitHub 的时候发现了一份超赞的 Pytorch 资源大列表,基本上把 PyTorch 实现的 NLP/CV 相关项目、示例代码、相关库、论文实现等都包含了。这里我做了整理,推荐给大家。

巧的是,看到这份资源大列表比较熟悉,对比之前的文章发现,原来之前 GitHub 上有原始的英文版,这份是汉化翻译的,良心啊~

原来的英文版 GitHub 项目地址:
https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list

本文推荐的汉化版 GitHub 地址:
https://github.com/xavier-zy/Awesome-pytorch-list-CNVersion


目录

这份资源大列表主要包含下面的内容:

1. PyTorch 与相关库
  • 自然语言处理与语音处理
  • 计算机视觉
  • 概率库与生成库
  • 其他库
2. 教程与示例
3. 论文实现
4. 报告与会议
5. 其它

下面分别介绍!

1. 自然语言处理与语音处理

这部分包含了 41 个 PyTorch NLP 相关的热门项目,例如一种跨多说话者的语音生成方法、语音转文字的端到端模型实现、快速生成WaveNet的实现;PyTorch NLP 相关的热门库,例如基于 FastAI 的 Pytorch NLP 库、用来计算和使用多语言语句嵌入的库 LASER;PyTorch NLP 相关的热门框架和工具,例如pytorch-seq2seq、PyTorch 中的 Sequence-to-Sequence 框架 nmtpytorch等等。


值得一提的是,这些项目很多都是官方的实现,一般会有系统的使用说明,包含了安装、加载、训练、测试和演示等多方面的详细解释。而且官方也一直在更新,非常不错。

2. 计算机视觉

这部分包含了 25 个 PyTorch CV 相关的热门项目和库。例如包含流行的数据集、模型架构、计算机视觉中常用的图像变换的 TorchVision,用于机器学习的图像增强库 Augmentor,实例分割与对象检测的快速模块化参考实现 maskrcnn-benchmark,基于 PyTorch 的 2D 和 3D 面部对齐库 ace-alignment 等等。


该部分项目主要涉及神经风格迁移、图像分类、人脸对齐、语义分割、RoI 计算、图像增强等任务,还有一些特殊的 CNN 架构。

3. 概率库和生成库

这部分主要包括概率编程和统计推断、生成概率库、PyTorch 中的贝叶斯优化等。


4. 教程与示例

这部分主要介绍 66 个 PyTorch 经典教程,包括强化学习、NLP、CV。Logistic、CNN、RNN、LSTM 等神经网络模型由数行代码实现,一些高级示例由复杂模型实现。


这份教程示例清单基本涵盖了 PyTorch 各种教程,难易程度不同,适合刚入门的新手,也有适合进阶学习的。

例如,第 5 个是 PyTorch 各种教程,在其官方教程里,内容丰富:
https://pytorch.org/tutorials/

可谓最经典的 PyTorch 入门教程《Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz》就出自这里。


5. 论文实现

这部分包括了 338 个 PyTorch 相关的论文实现。例如用PyTorch实现的产生序列数据的递归变分自动编码器、PyTorch 实现 V-Net:全卷积神经网络在体医学图像分割中的应用、生成对抗网络的 PyTorch 简单实现,关注于动漫脸谱绘画等等。


6. 其它

这部分主要介绍了 37 个 PyTorch 各种各种资源,包括教程、论文、项目、社区等的清单,PyTorch 论坛、PyTorch 深度学习模板等。还有一些非常有意思的项目,例如使用神经网络作画、用 PyTorch 实现的聊天机器人、用 AlphaZero 算法玩五子棋等。


总的来说,这是一份超赞的 PyTorch 资源大列表,非常全面。而且对原项目进行了翻译。值得推荐!

最后再附上该项目的 GitHub 地址:
https://github.com/xavier-zy/Awesome-pytorch-list-CNVersion

【end】



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