【Github 3.5K 星】PyTorch资源列表:450个NLP/CV/SP、论文实现、库、教程&示例



bharathgs在Github上维护整理了一个PyTorch的资源站,包括论文、代码、教程等,涉及自然语言处理与语音处理、计算机视觉、机器学习、深度学习等库。
是学习Pytorch必选资源。在本文中,我们对各部分资源进行了介绍,感兴趣的同学可收藏、查用。
项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list

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列表结构:

NLP 与语音处理
计算机视觉
概率/生成库
其他库
教程与示例
论文实现
PyTorch 其他项目

自然语言处理和语音处理

该部分项目涉及语音识别、多说话人语音处理、机器翻译、共指消解、情感分类、词嵌入/表征、语音生成、文本语音转换、视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库、工具集、框架。

这些项目有很多是官方的实现,其中 FAIR 居多,一般会有系统的使用说明,包含安装、加载、训练、测试、演示等多方面的详细解释。例如哈佛大学的 OpenNMT 项目,它是非常流行的神经机器翻译工具包。从导入自定义数据集、加载词嵌入向量到完成神经机器翻译模型的训练,OpenNMT 能支持整个流程,并且官方也一直在更新。

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1.pytorch text:Torch 文本相关的内容。
项目地址:https://github.com/pytorch/text

2.pytorch-seq2seq:在 PyTorch 中实现序列到序列(seq2seq)模型的框架。
项目地址:https://github.com/IBM/pytorch-seq2seq

3.anuvada:PyTorch 中实现的 NLP 的可解释模型。
项目地址:https://github.com/Sandeep42/anuvada

4.audio:PyTorch 的简单音频 I/O。
项目地址:https://github.com/pytorch/audio

5.loop:用于生成多个说话人语音的方法。
项目地址:https://github.com/facebookresearch/loop

6.fairseq-py:用 Python 写的 Facebook AI 研究院提出的序列到序列工具集。
项目地址:https://github.com/facebookresearch/fairseq-py

7.speech:PyTorch ASR 实现。
项目地址:https://github.com/awni/speech

8.OpenNMT-py:开源 PyTorch 神经机器翻译。
项目地址:https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py

9.neuralcoref:基于神经网络和 spaCy 的当前最佳共指消解。
项目地址:https://github.com/huggingface/neuralcoref

10.sentiment-discovery:用于鲁棒情感分类的大规模无监督语言建模。
项目地址:https://github.com/NVIDIA/sentiment-discovery

11.MUSE:用于多语言无监督/监督词向量的库。
项目地址:https://github.com/facebookresearch/MUSE

12.nmtpytorch:PyTorch 神经机器翻译框架。
项目地址:https://github.com/lium-lst/nmtpytorch

13.pytorch-wavenet:快速语音生成 WaveNet 的实现。
项目地址:https://github.com/vincentherrmann/pytorch-wavenet

14.Tacotron-pytorch:端到端语音合成的 PyTorch 实现。
项目地址:https://github.com/soobinseo/Tacotron-pytorch

15.AllenNLP:开源 NLP 研究库,基于 PyTorch。
项目地址:https://github.com/allenai/allennlp

16.PyTorch_NLP:用于 PyTorch pytorchnlp.readthedocs.io 的文本实用程序和数据集。
项目地址:https://github.com/PetrochukM/PyTorch-NLP

17.quick_nlp:基于 FastAI 的 PyTorch NLP 库。
项目地址:https://github.com/outcastofmusic/quick-nlp

18.TTS:Text2Speech 的深度学习实现。
项目地址:https://github.com/mozilla/TTS

19.LASER:语言无关的句子表征的 PyTorch 实现。
项目地址:https://github.com/facebookresearch/LASER

20.pyannote-audio:说话人追踪的神经构建块:语音激活检测、说话人变化检测、说话人嵌入。
项目地址:https://github.com/pyannote/pyannote-audio

计算机视觉

该部分项目涉及神经风格迁移、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,例如第 5、6 和 13 个项目,以及一些预训练模型的集合。其中第 4 个项目可以用于将你的定制图像分类模型和当前最佳模型进行对比,快速知道你的项目到底有没有希望,作者戏称该项目为「Project Killer」。

1.pytorch vision:计算机视觉领域的数据集、转换和模型。
项目地址:https://github.com/pytorch/vision

2.pt-styletransfer:PyTorch 实现的神经分割迁移,作为一个类。
项目地址:https://github.com/tymokvo/pt-styletransfer

3.OpenFacePyTorch:使用 OpenFace's nn4.small2.v1.t7 模型的 PyTorch 模块。
项目地址:https://github.com/thnkim/OpenFacePytorch

4.img_classification_pk_pytorch:快速对比你的图像分类模型和当前最佳模型(例如 DenseNet、ResNet,等)。
项目地址:https://github.com/felixgwu/im ... torch

5.SparseConvNet:子流形稀疏卷积网络。
项目地址:https://github.com/facebookresearch/SparseConvNet

6.Convolution_LSTM_pytorch:多层卷积 LSTM 模块。
项目地址:https://github.com/automan000/ ... torch

7.face-alignment:基于 PyTorch 的 2D 和 3D 人脸对齐库。
项目地址:https://github.com/1adrianb/face-alignment

8.pytorch-semantic-segmentation:语义分割的 PyTorch 实现。
项目地址:https://github.com/ZijunDeng/p ... ation

9.RoIAlign.pytorch:这是一个 PyTorch 版本的 RoIAlign。这个实现基于 crop_and_resize,并支持 CPU 和 GPU 上的前向传播、反向传播。
项目地址:https://github.com/longcw/RoIAlign.pytorch

10.pytorch-cnn-finetune:PyTorch 实现的微调预训练卷积神经网络。
项目地址:https://github.com/creafz/pytorch-cnn-finetune

11.detectorch:PyTorch 实现的 detectron 图像分割模型。
项目地址:https://github.com/ignacio-rocco/detectorch

12.Augmentor:Python 图像增强库。
项目地址:https://github.com/mdbloice/Augmentor

13.s2cnn:这个库包含一个用于球面信号(例如,全向摄像机、地球信号等)的 SO(3) 等变 CNN 的 PyTorch 实现。
项目地址:https://github.com/jonas-koehler/s2cnn

概率/生成库

该部分项目主要涉及概率编程、统计推理和生成模型。

1.ptstat:PyTorch 上的概率编程和统计推理。
项目地址:https://github.com/stepelu/ptstat

2.pyro:基于 PyTorch 和 Python 的深度全局概率编程。
项目地址:https://github.com/uber/pyro

3.probtorch:Probabilistic Torch 是深度生成模型的 PyTorch 扩展库。
项目地址:https://github.com/probtorch/probtorch

4.paysage:Python/PyTorch 中的无监督学习和生成模型。
项目地址:https://github.com/drckf/paysage

5.pyvarinf:Python 包,方便在 PyTorch 中利用变分推理执行贝叶斯深度学习方法。
项目地址:https://github.com/ctallec/pyvarinf

6.pyprob:一个基于 PyTorch 的概率编程和推理编译库。
项目地址:https://github.com/probprog/pyprob

7.mia:对机器学习模型运行成员推理攻击的库。
项目地址:https://github.com/spring-epfl/mia

教程和示例

这一部分包含了很多 PyTorch 教程,它不仅有官方教程与示例,同时还包含很多开发者在学习过程的经验与理解。从难易程度上看,它们首先介绍了如何入门 PyTorch 这一个框架,并使用 MNIST 等简单数据集展示了一般搭建模型的方法,这些都非常适合初学者入门机器学习。其次会有一些练习题及示例脚本,这些资源可以帮助更好地理解机器学习与 PyTorch 框架。最后就是一些具体任务与模型架构的实现,例如基于 ImageNet 实现 Inception_v3 或 ResNet_50 等。

这里值得注意的是 PyTorch 官方教程,基本上初学者只要跟着官方教程走就行了,它们非常丰富与具体。PyTorch 的教程确实很完美,它不仅从入门基础、计算机视觉、文本处理、生成模型和产品部署等方面全面覆盖了 DL 的使用范围,同时每一个教程不仅解释了模型原理,还注释了大多数的代码。小编感觉相对于 TensorFlow 的教程解释(需要大量查找文档),PyTorch 更加具体。如下展示了 PyTorch 的入门主题:

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1.Practical Pytorch:解释不同 RNN 模型的教程。
地址:https://github.com/spro/practical-pytorch

2.DeepLearningForNLPInPytorch:基于 IPython Notebook 的深度学习教程,关注于自然语言处理。
地址:https://github.com/rguthrie3/D ... torch

3.pytorch-tutorial:为研究者准备的 PyTorch 深度学习教程。
地址:https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial

4.pytorch-exercises:PyTorch 练习题集。
地址:https://github.com/keon/pytorch-exercises

5.pytorch tutorials:各种官方 PyTorch 教程。
地址:https://github.com/pytorch/tutorials

6.pytorch examples:通过示例展示如何使用 PyTorch 的项目。
地址:https://github.com/pytorch/examples

7.pytorch practice:一些 PyTorch 脚本示例。
地址:https://github.com/napsternxg/pytorch-practice

8.pytorch mini tutorials:根据 Alec Radford's Theano 教程改编的极简教程。
地址:https://github.com/vinhkhuc/PyTorch-Mini-Tutorials

9.pytorch text classification:基于文本分类任务的简单 CNN 实现。
地址:https://github.com/xiayandi/Py ... ation

10.cats vs dogs:用于 kaggle 竞赛 Dogs vs. Cats Redux 的模型,该解决方案目前总排名第 27。
地址:https://github.com/desimone/pytorch-cat-vs-dogs

11.convnet:在各种数据集上(ImageNet、Cifar10、 Cifar100 和 MNIST)使用深度卷积神经网络的完整示例。
地址:https://github.com/eladhoffer/convNet.pytorch

12.pytorch-generative-adversarial-networks:简单的生成对抗网络实现。
地址:https://github.com/mailmahee/p ... works

13.T-SNE in pytorch:基于 PyTorch 的 t 分布随机近邻嵌入(t-SNE)实现。
地址:https://github.com/cemoody/topicsne

14.AAE_pytorch:对抗自编码器。
地址:https://github.com/fducau/AAE_pytorch

15.Kind_PyTorch_Tutorial:很容易的 PyTorch 入门教程。
地址:https://github.com/GunhoChoi/Kind_PyTorch_Tutorial

16.pytorch-poetry-gen:实现字符级的 RNN 模型。
地址:https://github.com/justdark/pytorch-poetry-gen

17.pytorch-REINFORCE:REINFORCE 的 PyTorch 实现,该项目支持 OpenAI gym 中的连续型和离散型环境。
地址:https://github.com/JamesChuanggg/pytorch-REINFORCE

18.PyTorch-Tutorial:快速上手搭建神经网络。
地址:https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial

19.pytorch-intro:展示如何执行卷积神经网络和循环神经网络的一些脚本。
地址:https://github.com/joansj/pytorch-intro

论文实现

最近 Frankensteinian 等开发者爬取并统计了 ICLR 2019 提交论文提及不同框架的论文数量,其中 TensorFlow 的论文数量从 2018 年的 228 篇略微提升到了 266 篇,Keras 从 42 升到 56,但 Pytorch 的数量从 87 篇提升到了 252 篇。从这里可以看出来 PyTorch 在研究中有非常广泛的应用,很多研究论文都采用 PyTorch 作为首选框架。

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因为动态计算图的便利,很多原本使用 TensorFlow 实现的论文都有 PyTorch 复现版,例如下面的高速公路网络和多人实时姿态估计(CVPR'17)等。而更多的是本来就由 PyTorch 实现的论文,包括 DiscoGAN、AnimeGAN 和 TCN 等。这一部分收录了 273 篇论文实现,但是限于长度,我们只展示了前 20 个项目,读者可查阅原项目了解更多。

1.google_evolution :该项目实现了 Esteban Real 等人完成的图像分类器大规模演化结果。
地址:https://github.com/neuralix/google_evolution

2.pyscatwave:通过 CuPy/PyTorch 实现的 Fast Scattering Transform。
地址:https://github.com/edouardoyallon/pyscatwave

3.scalingscattering:论文《Scaling The Scattering Transform : Deep Hybrid Networks》的实现
地址:https://github.com/edouardoyal ... ering

4.deep-auto-punctuation:PyTorch 实现字符级的自动标点符号模型。
地址:https://github.com/episodeyang ... ation

5.Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation :GitHub 项目 Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 的 PyTorch 版。
地址:https://github.com/tensorboy/p ... ation

6.PyTorch-value-iteration-networks:价值迭代网络(NIPS'16 论文)的 PyTorch 实现。
地址:https://github.com/onlytailei/ ... works

7.pytorch_Highway:基于 PyTorch 实现的高速公路网络。
地址:https://github.com/analvikingur/pytorch_Highway

8.pytorch_NEG_loss : 实现 NEG 损失函数。
地址:https://github.com/analvikingur/pytorch_NEG_loss

9.pytorch_RVAE:实现生成序列数据的循环变分自编码器(Recurrent Variational Autoencoder)。
地址:https://github.com/analvikingur/pytorch_RVAE

10.pytorch_TDNN :时延神经网络(Time Delayed NN)的实现。
地址:https://github.com/analvikingur/pytorch_TDNN

11.eve.pytorch:Eve Optimizer 的实现,该最优化器在论文《proposed in Imploving Stochastic Gradient Descent with Feedback》中提出。
地址:https://github.com/moskomule/eve.pytorch

12.e2e-model-learning:基于任务的端到端模型学习。
地址:https://github.com/locuslab/e2e-model-learning

13.pix2pix-pytorch:使用条件对抗网络实现图像到图像的转换。
地址:https://github.com/mrzhu-cool/pix2pix-pytorch

14.Single Shot MultiBox Detector :单次多框检测器的 PyTorch 实现。
地址:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch

15.DiscoGAN:论文《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 实现
地址:https://github.com/carpedm20/DiscoGAN-pytorch

16.official DiscoGAN implementation:论文《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》的官方实现。
地址:https://github.com/SKTBrain/DiscoGAN

17.pytorch-es:进化策略的 PyTorch 实现。
地址:https://github.com/atgambardella/pytorch-es

18.piwise : 基于 VOC2012 数据集实现逐像素的分割。
地址:https://github.com/bodokaiser/piwise

19.pytorch-dqn:实现深度 Q 学习。
地址:https://github.com/transedward/pytorch-dqn

20.neuraltalk2-pytorch:实现图像描述模型,其中 CNN 根据任务可微调。
地址:https://github.com/ruotianluo/neuraltalk2.pytorch

PyTorch 其它项目

这一部分主要介绍了 PyTorch 其它各种资源,包括教程论文列表、个人的学习经验与实践、好用的 PyTorch 插件等。这一部分相对于其它部分比较散,但是有一些项目还是非常有意思的,例如在 PyTorch 项目模板中,其介绍了构建 PyTorch 项目一般所采用的结构,包括文件夹及文件结构、各文件的编写规范和示例等。这个项目一直在更新,下图展示了构建 PyTorch 项目的一般文件结构:

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1.the-incredible-pytorch:包含 PyTorch 各种教程、论文、项目和社区的项目。
地址:https://github.com/ritchieng/t ... torch

2.generative models:收集 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 的生成模型,即 GAN 和 VAE。
地址:https://github.com/wiseodd/generative-models)

3.pytorch vs tensorflow:reddit 上 PyTorch 与 TensorFlow 对比。
地址:https://github.com/wiseodd/generative-models

4.Pytorch discussion forum:PyTorch 论坛。
地址:https://discuss.pytorch.org/

5.pytorch notebook: docker-stack :类似于 Jupyter Notebook 的项目。
地址:https://hub.docker.com/r/escong/pytorch-notebook/

6.drawlikebobross:使用神经网络做图象风格迁移。
地址:https://github.com/kendricktan/drawlikebobross

7.pytorch-tvmisc:PyTorch 个人实现项目。
地址:https://github.com/t-vi/pytorch-tvmisc

8.pytorch-a3c-mujoco:在 Mujoco gym 环境下实现 A3C 项目。
地址:https://github.com/andrewliao11/pytorch-a3c-mujoco

9.pytorch_chatbot:使用 PyTorch 实现 ChatBot。
地址:https://github.com/jinfagang/pytorch_chatbot

10.sketchnet:输入图像并生成处理源码,其可以再生成改图像。
地址:https://github.com/jtoy/sketchnet

11.Deep-Learning-Boot-Camp:非赢利公司,5 天的深度学习训练营。
地址:https://github.com/QuantScient ... -Camp

12.Amazon_Forest_Computer_Vision:使用 PyTorch 或 Keras 的卫星图像标注代码,它有非常多 PyTorch 技巧。
地址:https://github.com/mratsim/Ama ... ision

13.AlphaZero_Gomoku:用于五子棋的 AlphaZero 算法实现。
地址:https://github.com/junxiaosong/AlphaZero_Gomoku

14.pytorch-cv:目标检测、语义分割和姿态识别的实现项目。
地址:https://github.com/youansheng/pytorch-cv

15.deep-person-reid:深度人脸再识别 PyTorch 实现项目。
地址:https://github.com/KaiyangZhou/deep-person-reid

16.pytorch-template:PyTorch 项目模板。
地址:https://github.com/victoresque/pytorch-template

17.Deep Learning With Pytorch TextBook:使用 PyTorch 构建基于文本或视觉方面的神经网络指南。
地址:https://www.packtpub.com/big-d ... torch

18.compare-tensorflow-pytorch:对比使用 TensorFlow 写的模型和用 PyTorch 写的模型。
地址:https://github.com/jalola/comp ... torch

详细资源请看项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list

来自|Github 作者|bharathgs 编译|机器之心(禁止二次转载)
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