【源码】基于PyTorch框架的深度学习模型库

项目简介

这是一个基于PyTorch框架的深度学习模型库，包含注意力机制、卷积神经网络（CNN）、多层感知机（MLP）等多种深度学习模型的实现。项目为深度学习研究人员、工程师和开发人员提供模块化、易扩展的模型库，助力快速实现和验证各类深度学习模型。

项目的主要特性和功能

1. 注意力机制

• 外部注意力：增强模型特征提取能力。
• 自注意力：用于Transformer等模型。
• 多头注意力：处理序列数据。
• 其他注意力机制：如Squeeze - and - Excitation、Selective Kernel、CBAM、BAM等。

2. 卷积神经网络

• ResNet：实现ResNet50、ResNet101和ResNet152。
• ResNeXt：通过分组卷积提升性能。
• MobileViT：轻量级模型，适用于移动设备。
• ConvMixer：通过卷积操作构建高效视觉模型。

3. 多层感知机

• RepMLP：将卷积操作重新参数化为全连接层。
• MLP - Mixer：通过MLP构建高效视觉模型。
• ResMLP：通过残差连接提升性能。
• gMLP：通过全局滤波器提升性能。
• sMLP：通过稀疏MLP提升性能。

4. 模型部署

• RepVGG：在不牺牲性能下，实现训练模式到部署模式的切换。
• ACNet：通过不对称卷积提升性能。
• Diverse Branch Block：通过多样化分支构建高效卷积模型。

安装使用步骤

1. 环境配置

确保已安装Python 3.x，安装PyTorch，建议版本>=1.4。

2. 下载源码

假设用户已经下载了本项目的源码文件。

3. 安装依赖

使用pip安装项目所需的依赖包： bash pip install -r requirements.txt

4. 运行示例代码

进入项目目录，运行示例代码验证模型正确性： bash python example.py

5. 自定义模型

根据项目的模块化设计，可轻松组合和扩展模型，构建自定义的深度学习模型。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】