我们非常激动地揭晓我们全新的 PyTorch 景观。PyTorch 景观帮助研究人员、开发者和组织轻松找到有用的、经过精心挑选的、社区共建的工具，这些工具可以增强 PyTorch 核心框架。
景观提供的内容
景观将项目从视觉上组织成三个类别——建模、训练和优化，使找到相关的框架、库和项目变得容易。用户可以快速找到经过精心挑选的、有价值的工具，这些工具适用于各种用例，并补充 PyTorch 框架。景观中的每个工具都经过 PyTorch 项目专家的审查和验证。景观中的项目被认为是成熟且健康的，并在各自的领域提供了补充 PyTorch 框架的有价值的功能。
探索 AI 景观
探索页面展示了平台、工具和库，每个都有标志、描述以及链接到 GitHub 和更多详情。这种分类的视觉方法简化了发现，并提供了快速访问关键技术的途径。
指南页面：深入了解
为了获得更深入的见解，指南页面详细介绍了每个项目，突出了塑造人工智能发展的方法和趋势，从对抗鲁棒性到自监督学习。每个项目还提供了项目统计数据，包括星级、贡献者、提交历史、使用的语言、许可证和其他有价值的指标，这些指标提供了对项目及其可能用途的深入了解。
跟踪人工智能的发展：统计数据页面
统计页面提供了人工智能发展趋势的洞察，追踪仓库活动、编程语言和行业资金数据。
- 仓库：117 个仓库，20.5k 贡献者，797.2k 星标，涵盖 815MB 的源代码。
- 开发趋势：过去一年的每周提交活动。
- 许可协议分析：仓库按许可类型分类。
- 融资与并购：投资趋势洞察，包括融资轮次和并购案例。
为什么使用 PyTorch 景观？
寻找与 PyTorch 核心系统相辅相成的有用且高质量的开源项目可能会让人感到不知所措。PyTorch 景观提供了一个清晰、易于访问的方式来探索社区构建的工具生态系统，无论您是在进行研究、构建模型还是做出战略决策。
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