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搜索 PyTorch ，共找到 50 条记录
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
74
PyTorch Lightning 是一个深度学习框架，用于组织 PyTorch 代码并消除样板代码。它自动化训练工作流，支持多 GPU/TPU 编排，并实现神经网络训练最佳实践。功能包括 LightningModule、Trainer、数据管道、回调函数、日志记录（W&B、TensorBoard）以及分布式训练策略（DDP、FSDP），适用于可扩展的神经网络训练。
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单细胞基因组深度学习工具

scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
426
scvi-tools 是一个全面的 Python 框架，用于单细胞基因组学中的概率深度学习模型。基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建，支持批次校正、迁移学习、带不确定性的差异表达分析和多模态数据整合。适用于单细胞 RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学及甲基化、流式细胞术等专用模态的高级建模分析。
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强化学习算法库

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
203
生产级强化学习库，提供 PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C 等算法。用于训练 RL 智能体、创建自定义环境、实现回调函数和优化训练工作流。适用于 Gymnasium 环境的单智能体强化学习。需要 Python 3.10+ 和 PyTorch >= 2.3。
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PyTorch Geometric 图神经网络库

torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
408
PyTorch Geometric 是基于 PyTorch 的图神经网络标准库，支持节点、边和图分类，包含 GCN、GAT 等消息传递算法，处理异构图及邻居采样。适用于构建可扩展的 GNN 模型，提供标准数据集和预处理转换功能。
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TorchDrug 分子图学习工作流

torchdrug
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
232
TorchDrug 是用于图学习的模块化 PyTorch 库，支持分子属性预测、分子生成和知识图谱推理等任务。提供数据集、模型和训练引擎，用于构建计算化学和生物学工作流。使用前需确保 PyTorch 1.8-2.0 及 Python 3.7-3.10 兼容性。
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Transformer 模型加载与微调

transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用 Hugging Face Transformers 库加载 Hub 预训练模型，通过 Pipeline 快速推理、文本生成，并用 Trainer API 微调模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频与多模态任务。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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实时深度估计隐私处理

depth-estimation
SharpAI/DeepCamera
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本技能利用Depth Anything v2模型实现实时单目深度估计，能够将实时摄像头画面转化为彩色深度图。它提供深度图层叠加功能，并特别支持“隐私模式”，通过深度数据处理来完全匿名化场景中的人物和细节，但能保留完整的空间布局和活动轨迹，适用于安全监控和隐私保护领域。
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KubeSphere Volcano作业编排

kubesphere-volcano
kubesphere/kubesphere
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这是一个用于KubeSphere环境下的Volcano作业管理工具。它支持用户管理整个作业的生命周期，包括创建、列表、更新和删除Job。特别适用于深度学习（PyTorch/TensorFlow）、MPI以及通用批处理任务的调度和故障排除，提供详细的API操作指南。
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机器学习面试速查表

interview-cheatsheet
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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生成机器学习/大模型面试准备速查表，包含公式推导、从零实现的PyTorch代码、对比表格和25道高频面试题（L1必会/L2进阶/L3顶级）。支持平衡或最大难度模式，含跨模型代码审查。
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PyTorch 模式实践

pytorch-patterns
affaan-m/ECC
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介绍 PyTorch 常用模式与最佳实践，用于构建、训练和调试深度学习模型。注意：本文件为日语翻译占位稿，完整内容请参阅原始英文技能文件。
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设备端隐私信息模型选择

pick-a-pii-model
maziyarpanahi/openmed
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本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。
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