我们很高兴发布全新的 PyTorch 全景图。 PyTorch 全景图 可帮助研究人员、开发人员和组织轻松找到有用的、精选的、社区构建的工具，以增强 PyTorch 核心框架。
全景图提供什么？
全景图将项目直观地分为三类：建模、训练和优化，从而轻松找到相关的框架、库和项目。用户可以快速找到用于各种用例的精选、有价值的工具，这些工具与 PyTorch 框架相辅相成。全景图中的每个工具都经过 PyTorch 项目专家的审查和验证。全景图中的项目被认为是成熟和健康的，并在各自领域提供补充 PyTorch 框架的有价值功能。
探索 AI 全景图
“探索”页面展示了平台、工具和库，每个都有徽标、描述以及指向 GitHub 和更多详细信息的链接。这种分类的、可视化的方法简化了发现过程，并提供了对基本技术的快速访问。
指南页面：深入了解
为了获得更深入的见解，“指南”页面扩展了每个项目，重点介绍了塑造 AI 开发的方法和趋势，从对抗性鲁棒性到自监督学习。还提供了每个项目的项目统计数据，包括星数、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使用方式的深入了解。
跟踪 AI 增长：“统计数据”页面
“统计数据”页面提供了对 AI 开发趋势的见解，跟踪存储库活动、编程语言和行业资金数据。
- 存储库：117 个存储库，20.5k 贡献者，797.2k 星，共 815MB 源代码。
- 开发趋势：过去一年的每周提交活动。
- 许可分解：存储库按许可类型分类。
- 资金与收购：对投资趋势的深入了解，包括融资轮次和收购。
为什么使用 PyTorch 全景图？
寻找与 PyTorch 核心系统互补的有用且高质量的开源项目可能令人望而生畏。PyTorch 全景图提供了一种清晰、易于访问的方式来探索社区构建的工具生态系统，无论您是在研究、构建模型还是制定战略决策。
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