TorchGeo是一个类似于torchvision的PyTorch领域库，专注于地理空间数据相关的数据集、采样器、转换和预训练模型。它能处理多光谱、不同坐标系统和分辨率的地理空间数据集，有多种采样器方便采样，支持特定传感器预训练的模型权重，还与Lightning框架良好集成用于不同任务的训练，包括在多种数据集上的操作示例。这个库为机器学习专家处理地理空间数据以及遥感专家探索机器学习方案提供了极大的便利。

PrimeAIM是一个AI驱动的瞄准辅助工具。它运用opencv - python包进行屏幕捕捉，PyTorch结合YOLOv5检测对象或玩家，用Python编写以避过反作弊检测并通过Windows API控制鼠标移动来瞄准。具有多种功能如瞄准部位选择、速度调整等，在现代高性能GPU上表现佳，仅用于教育目的，使用有风险。

apachecn/pytorch-doc-zh是一个关于PyTorch的中文文档项目，正在翻译2.0版本，包含最新英文教程和文档的中文翻译。它欢迎任何人参与完善，秉持知识传播和迭代理念，为使用PyTorch的用户提供中文的文档资源，方便更多人了解和使用PyTorch。

Chinese-Text-Classification-Pytorch是一个基于pytorch的中文文本分类项目。它涵盖了TextCNN、TextRNN等多种模型。项目使用从THUCNews抽取的20万条新闻标题作为数据集，共10个类别。预训练词向量采用搜狗新闻Word+Character300d，提供了不同模型的训练、测试使用说明，并且给出了各模型的效果对比，对于中文文本分类研究和开发具有重要的参考价值。

本项目是关于RoBERTa在中文环境下的预训练项目。由brightmart开发，用TensorFlow实现大规模中文RoBERTa预训练，也提供PyTorch预训练模型和加载方式。RoBERTa是BERT改进版，在训练任务、数据生成等多方面改进。项目包含多种层数模型，训练数据多样且给出在多种任务上与其他模型的性能对比，对NLP领域的研究和开发有重要意义。

这是PyTorch的官方中文教程项目，包含了众多内容。在深度学习领域存在多种框架如TensorFlow、PyTorch等，PyTorch有着简洁、高效等优点。此教程主要面向学生和深度学习爱好者，有PyTorch介绍、安装教程，60分钟快速入门教程能让小白快速构建分类器模型，还有计算机视觉、自然语言处理等多方面的模型及应用相关教程，官方文档视频版也已上线B站，是一个非常全面的学习资源。

AiLearning项目是一个综合性的学习资源库，包含数据分析、机器学习实战、线性代数、PyTorch、NLTK、TF2等多方面内容。项目中有各知识板块的详细学习文档、教程、代码示例，提供不同版本支持说明与学习路线指导。机器学习部分有各算法章节信息，自然语言处理部分有国内外情况对比、入门须知与教程推荐等。还有众多实践案例，各技术领域的核心技术相关知识整合，适合不同层次学习者。

HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow2.x双引擎构建，具备功能完善、精度准确、性能高效、语料时新、架构清晰、可自定义的特点。支持130种语言上的多种任务，预训练众多模型且持续迭代。提供两种API，适用于不同场景，还有多种应用案例，如在特定语料库上训练模型等，是自然语言处理领域的实用工具。

zergtant/pytorch - handbook是一本开源书籍，目标是帮助想要用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。书中参考网上资料并附原文地址，教程经测试确保可行，还提供版本说明、在线版本和PDF国内镜像等资源，有交流群方便大家交流，作者也会随着PyTorch版本更新不断完善内容，这是一个非常适合PyTorch初学者的资源。

chenyuntc/pytorch - book是《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》对应的代码库，可独立作为PyTorch入门教程。它包含基本使用、高级扩展、实战应用三大模块，基本使用部分涵盖PyTorch主要模块和常用工具介绍，高级扩展涉及向量化思想、分布式操作、CUDA扩展等，实战应用实现了动漫头像生成、自动写诗等有趣应用，提供完整代码和预训练模型，是一个很有价值的PyTorch学习资源库。