pytorch_Tools

1. Pytorch Lightning

Pytorch Lightning是一款基于Pytorch的轻量级高级计算框架，相较于Pytorch而言最大特征是简洁易用，相当于Pytorch版本的Keras框架。

2. Libtorch

Libtorch可以看作是C++版本的PyTorch，在Python环境下对训练好的模型进行转换之后，我们需要C++环境下的PyTorch来读取模型并进行编译部署。这种C++环境下的PyTorch就是libtorch。

3. Detectron2

Detectron2是Facebook AI (FAIR) 发布的下一代目标检测算法框架。Detectron2是对Detectron项目的重构，也是maskrcnn-benchmark的替代框架。

4. Transformers

Transformers是一款基于PyTorch的自然语言处理SOTA模型库。Transformers提供了数千种经过预训练的模型，能够处理各种NLP问题，例如文本分类、信息提取、问答系统，文本摘要，机器翻译和文本生成等。

5. ONNX runtime

ONNX Runtime是一种跨平台深度学习训练和推理机加速器，与深度学习框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多种深度学习框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种用于表示深度学习模型的开放格式，ONNX定义了一组通用的运算符、机器学习和深度学习模型的构建块以及一种通用的文件格式，使AI开发人员可以将模型与各种框架、工具和编译器一起使用。

6. PyTorch Geometric

PyTorch Geometric (PyG) 是一款基于PyTorch的图神经网络深度学习扩展库。PyG对已发表或者常用的图神经网络和数据集都进行了集成，因而是当前最流行和广泛使用的GNN库。

7. PyTorch3D

PyTorch3D是一款基于PyTorch将深度学习与3D进行结合的研究框架。3D数据比2D图像更为复杂，在处理诸如Mesh R-CNN和C3DPO之类的项目时，需要用3D数据进行表示，在批处理和速度方面的诸多挑战.

8. skorch

从名称就可以看出来，skorch是一款综合scikit-learn和PyTorch的机器学习库，可以实现scikit-learn和PyTorch高效兼容。

9. PySyft

PySyft是用于安全和私有深度学习的Python库。PySyft使用联合学习，差分隐私和加密计算（例如PyTorch和TensorFlow等主要深度学习框架中的多方计算 (MPC) 和同态加密 (HE) 将模型训练中的私人数据进行解耦。

10. Horovod

Horovod可以为PyTorch提供分布式深度学习训练框架。Horovod最初由Uber开发，旨在使分布式深度学习变得快速且易于使用，使模型训练时间从几天和几周缩短到数小时和数分钟。使用Horovod可以将现有的训练脚本规模进行扩大，使其仅用几行Python代码就可以在数百个GPU上运行。

11. Albumentations

Albumentations是一款用于计算机视觉图像增强的高级库。

12. DeepSpeed

DeepSpeed是一个深度学习优化库，它使分布式训练变得容易和高效。

13. Flair

Flair是一款非常容易上手的PyTorch NLP SOTA框架。

14. PyTorch Metric Learning

以最轻松的方式在你的机器学习代码中融入深度度量学习，并且容易模块化、高度的灵活性和可拓展性。