Github 3.5K 星PyTorch资源列表：450个NLP/CV/SP论文实现库教程&示例
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Github 3.5K 星PyTorch资源列表：450个NLP/CV/SP论文实现库教程&示例相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
来自｜Github
作者｜bharathgs
编译｜机器之心（禁止二次转载）
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。
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。
1.pytorch text：Torch 文本相关的内容。
2.pytorch-seq2seq：在 PyTorch 中实现序列到序列（seq2seq）模型的框架。
3.anuvada：PyTorch 中实现的 NLP 的可解释模型。
4.audio：PyTorch 的简单音频 I/O。
5.loop：用于生成多个说话人语音的方法。
6.fairseq-py：用 Python 写的 Facebook AI 研究院提出的序列到序列工具集。
7.speech：PyTorch ASR 实现。
8.OpenNMT-py：开源 PyTorch 神经机器翻译。
9.neuralcoref：基于神经网络和 spaCy 的当前最佳共指消解。
10.sentiment-discovery：用于鲁棒情感分类的大规模无监督语言建模。
11.MUSE：用于多语言无监督/监督词向量的库。
12.nmtpytorch：PyTorch 神经机器翻译框架。
13.pytorch-wavenet：快速语音生成 WaveNet 的实现。
14.Tacotron-pytorch：端到端语音合成的 PyTorch 实现。
15.AllenNLP：开源 NLP 研究库，基于 PyTorch。
16.PyTorch_NLP：用于 PyTorch pytorchnlp.readthedocs.io 的文本实用程序和数据集。
17.quick_nlp：基于 FastAI 的 PyTorch NLP 库。
18.TTS：Text2Speech 的深度学习实现。
19.LASER：语言无关的句子表征的 PyTorch 实现。
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。
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。
2.pt-styletransfer：PyTorch 实现的神经分割迁移，作为一个类。
3.OpenFacePyTorch：使用 OpenFace's nn4.small2.v1.t7 模型的 PyTorch 模块。
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）。
5.SparseConvNet：子流形稀疏卷积网络。
6.Convolution_LSTM_pytorch：多层卷积 LSTM 模块。
7.face-alignment：基于 PyTorch 的 2D 和 3D 人脸对齐库。
8.pytorch-semantic-segmentation：语义分割的 PyTorch 实现。
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。
10.pytorch-cnn-finetune：PyTorch 实现的微调预训练卷积神经网络。
11.detectorch：PyTorch 实现的 detectron 图像分割模型。
12.Augmentor：Python 图像增强库。
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。
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。
2.pyro：基于 PyTorch 和 Python 的深度全局概率编程。
3.probtorch：Probabilistic Torch 是深度生成模型的 PyTorch 扩展库。
4.paysage：Python/PyTorch 中的无监督学习和生成模型。
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。
6.pyprob：一个基于 PyTorch 的概率编程和推理编译库。
7.mia：对机器学习模型运行成员推理攻击的库。
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：
1.Practical Pytorch：解释不同 RNN 模型的教程。
2.DeepLearningForNLPInPytorch：基于 IPython Notebook 的深度学习教程，关注于自然语言处理。
3.pytorch-tutorial：为研究者准备的 PyTorch 深度学习教程。
4.pytorch-exercises：PyTorch 练习题集。
5.pytorch tutorials：各种官方 PyTorch 教程。
6.pytorch examples：通过示例展示如何使用 PyTorch 的项目。
7.pytorch practice：一些 PyTorch 脚本示例。
8.pytorch mini tutorials：根据 Alec Radford's Theano 教程改编的极简教程。
9.pytorch text classification：基于文本分类任务的简单 CNN 实现。
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。
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。
12.pytorch-generative-adversarial-networks：简单的生成对抗网络实现。
13.T-SNE in pytorch：基于 PyTorch 的 t 分布随机近邻嵌入（t-SNE）实现。
14.AAE_pytorch：对抗自编码器。
15.Kind_PyTorch_Tutorial：很容易的 PyTorch 入门教程。
16.pytorch-poetry-gen：实现字符级的 RNN 模型。
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。
18.PyTorch-Tutorial：快速上手搭建神经网络。
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。
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。
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。
2.pyscatwave：通过 CuPy/PyTorch 实现的 Fast Scattering Transform。
3.scalingscattering：论文《Scaling The Scattering Transform : Deep Hybrid Networks》的实现
4.deep-auto-punctuation：PyTorch 实现字符级的自动标点符号模型。
5.Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation ：GitHub 项目 Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 的 PyTorch 版。
6.PyTorch-value-iteration-networks：价值迭代网络（NIPS'16 论文）的 PyTorch 实现。
7.pytorch_Highway：基于 PyTorch 实现的高速公路网络。
8.pytorch_NEG_loss : 实现 NEG 损失函数。
9.pytorch_RVAE：实现生成序列数据的循环变分自编码器（Recurrent Variational Autoencoder）。
10.pytorch_TDNN ：时延神经网络（Time Delayed NN）的实现。
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。
12.e2e-model-learning：基于任务的端到端模型学习。
13.pix2pix-pytorch：使用条件对抗网络实现图像到图像的转换。
14.Single Shot MultiBox Detector ：单次多框检测器的 PyTorch 实现。
15.DiscoGAN：论文《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》的 PyTorch 实现
16.official DiscoGAN implementation：论文《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》的官方实现。
17.pytorch-es：进化策略的 PyTorch 实现。
18.piwise : 基于 VOC2012 数据集实现逐像素的分割。
19.pytorch-dqn：实现深度 Q 学习。
20.neuraltalk2-pytorch：实现图像描述模型，其中 CNN 根据任务可微调。
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：
1.the-incredible-pytorch：包含 PyTorch 各种教程、论文、项目和社区的项目。
2.generative models：收集 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 的生成模型，即 GAN 和 VAE。
3.pytorch vs tensorflow：reddit 上 PyTorch 与 TensorFlow 对比。
4.Pytorch discussion forum：PyTorch 论坛。
5.pytorch notebook: docker-stack ：类似于 Jupyter Notebook 的项目。
6.drawlikebobross：使用神经网络做图象风格迁移。
7.pytorch-tvmisc：PyTorch 个人实现项目。
8.pytorch-a3c-mujoco：在 Mujoco gym 环境下实现 A3C 项目。
9.pytorch_chatbot：使用 PyTorch 实现 ChatBot。
10.sketchnet：输入图像并生成处理源码，其可以再生成改图像。
11.Deep-Learning-Boot-Camp：非赢利公司，5 天的深度学习训练营。
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。
13.AlphaZero_Gomoku：用于五子棋的 AlphaZero 算法实现。
14.pytorch-cv：目标检测、语义分割和姿态识别的实现项目。
15.deep-person-reid：深度人脸再识别 PyTorch 实现项目。
16.pytorch-template：PyTorch 项目模板。
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。
18.compare-tensorflow-pytorch：对比使用 TensorFlow 写的模型和用 PyTorch 写的模型。
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