TorchFusion：加速AI系统研发的现代深度学习框架

TorchFusion：加速AI系统研发的现代深度学习框架

TorchFusion A modern deep learning framework built to accelerate research and development of AI systems 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TorchFusion

TorchFusion 是一个基于 PyTorch 的现代深度学习框架，旨在加速 AI 系统的研究与开发。该项目的主要编程语言是 Python。

项目基础介绍

TorchFusion 框架完全兼容纯 PyTorch 和其他 PyTorch 包，提供了一套全面的可扩展训练框架。用户可以利用该框架中的训练器（trainer）轻松地对 PyTorch 模型进行训练、评估和推理。此外，TorchFusion 还提供了一个简化生成对抗网络（GAN）实验的 GAN 框架，并实现了多种 GAN 算法。

核心功能

1. 全面的训练框架：TorchFusion 提供了易于使用的训练器，支持多输入和多输出，以及多种实用的新工具，如图片加载、独热编码等。
2. GAN 框架：简化了 GAN 的实验过程，包括多种 GAN 算法的具体实现，以及帮助提高工作效率的高级网络层和工具。
3. 高度可扩展：用户可以轻松创建自定义训练器，以满足特定需求。
4. 丰富的初始化器：提供了多种初始化器，以优化网络性能。
5. 详细的网络摘要：不仅提供了网络参数、层、输入和输出大小的详细信息，还能计算每个线性层和卷积层的运算量（Flops），帮助用户准确了解 CNN 架构的计算成本。
6. 支持 Visdom 和 Tensorboard：提供了实时的指标和损失可视化，并支持永久保存日志。

最近更新的功能

• 改进的训练器框架：最新的版本对训练器框架进行了改进，增强了功能的稳定性和可用性。
• 新的 GAN 框架：新增了多种抽象层和实现的 GAN 算法，包括 Hinge GAN、带有分歧损失的 GAN、Wasserstein GAN 和相对 GAN。
• GAN 应用的新功能：支持谱归一化、条件批量归一化、自注意力、投影 GAN 和 ResNet 生成器和判别器。
• 增强的初始化器：提供了更多的初始化器选项。
• 改进的摘要函数：不仅提供了网络参数和层的详细信息，还提供了每个线性层和卷积层的 Flops，以便用户了解网络的计算成本。

TorchFusion 框架的这些更新将进一步帮助开发者提高 AI 系统的研发效率，为深度学习领域的研究和应用带来更多可能性。

TorchFusion A modern deep learning framework built to accelerate research and development of AI systems 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TorchFusion