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艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 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Lightning 和 TorchGeo 构建，旨在降低卫星遥感等地理数据深度学习的门槛，解决开发者在适配预训练大模型时面临的框架复杂、代码复用难及环境配置繁琐等痛点。\n\n这款工具非常适合从事遥感分析的 AI 研究人员、地球科学领域的开发者以及希望快速验证算法的数据科学家使用。无论是进行图像分割、分类还是像素级回归任务，TerraTorch 都能提供灵活且高效的解决方案。\n\n其核心亮点在于高度的灵活性与便捷性：内置了多种开箱即用的数据集模块，用户只需指向数据路径即可加载，无需编写繁琐的自定义类；提供模型工厂机制，可轻松组合不同的骨干网络与解码器；支持通过命令行或配置文件一键启动训练任务。此外，TerraTorch 原生集成了 Prithvi、TerraMind、SatMAE 等主流开源地理空间预训练模型，让用户能直接站在巨人的肩膀上进行二次开发。作为一个纯粹的训练与推理框架，它将模型权重的合规性责任交还给用户，专注于提供稳定、专业的技术底座，助力地理智能应用的快速落地。","\u003C!---\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Ff7c9586f-6220-4a53-9669-2aee3300b492#light-only\" alt=\"TerraTorch\"  width=\"400\"\u002F>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fterrastackai_terratorch_readme_9ce92277e45e.png\" alt=\"TerraTorch\"  width=\"400\"\u002F>\n-->\n\u003Cpicture>\n  \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Ff8c9586f-6220-4a53-9669-2aee3300b492\">\n  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Downloads](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Fterratorch.svg?label=PyPI%20downloads)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fterratorch\u002F)\n[![Conda Downloads](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fconda\u002Fdn\u002Fconda-forge\u002Fterratorch.svg?label=Conda%20downloads)](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fterratorch)\n\nPlease, read the contribution guidelines (see `Contribution` below) if you want to contribute to\nTerraTorch.\n\n## Overview\nTerraTorch is a PyTorch domain library based on [PyTorch Lightning](https:\u002F\u002Flightning.ai\u002Fdocs\u002Fpytorch\u002Fstable\u002F) and the [TorchGeo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ftorchgeo) domain library\nfor geospatial data. \n\nPlease also try our HPO\u002FNAS tool: [Iterate](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fiterate)\n\n## Disclaimer\nTerraTorch provides tools for fine-tuning and using pretrained models.\nNo models are hosted by TerraTorch. TerraTorch only provides the training and inference framework.  \n\nUser responsibility: It is the sole responsibility of the user to verify that the license of any model they download, fine-tune, or deploy allows their intended use.\nThe TerraTorch maintainers do not provide legal advice and are not liable for any misuse of third-party models.\n\n\u003Chr>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FLNKovSef5lU\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fupload.wikimedia.org\u002Fwikipedia\u002Fcommons\u002F4\u002F42\u002FYouTube_icon_%282013-2017%29.png\" alt=\"YouTube\" width=\"20\">\n  Video: Introduction to TerraTorch\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fupload.wikimedia.org\u002Fwikipedia\u002Fcommons\u002F4\u002F42\u002FYouTube_icon_%282013-2017%29.png\" alt=\"YouTube\" width=\"20\">\n\u003C\u002Fa>\n\u003Chr>\n\n\nTerraTorch’s main purpose is to provide a flexible fine-tuning framework for Geospatial Foundation Models, which can be interacted with at different abstraction levels. The library provides:\n\n- Convenient modelling tools:\n    - Flexible trainers for Image Segmentation, Classification and Pixel Wise Regression fine-tuning tasks\n    - Model factories that allow to easily combine backbones and decoders for different tasks\n    - Ready-to-go datasets and datamodules that require only to point to your data with no need of creating new custom classes\n    - Launching of fine-tuning tasks through CLI and flexible configuration files, or via jupyter notebooks\n- Easy access to:\n    - Open source pre-trained Geospatial Foundation Model backbones:\n      * [Prithvi](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fibm-nasa-geospatial\u002FPrithvi-100M)\n      * [TerraMind](https:\u002F\u002Fresearch.ibm.com\u002Fblog\u002Fterramind-esa-earth-observation-model)\n      * [SatMAE](https:\u002F\u002Fsustainlab-group.github.io\u002FSatMAE\u002F)\n      * [ScaleMAE](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbair-climate-initiative\u002Fscale-mae)\n      * Satlas (as implemented in [TorchGeo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ftorchgeo))\n      * DOFA (as implemented in [TorchGeo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ftorchgeo))\n      * SSL4EO-L and SSL4EO-S12 models (as implemented in [TorchGeo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ftorchgeo))\n      * [Clay](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FClay-foundation\u002Fmodel)\n    - Backbones available in the [timm](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuggingface\u002Fpytorch-image-models) (Pytorch image models)\n    - Decoders available in [SMP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqubvel\u002Fsegmentation_models.pytorch) (Pytorch Segmentation models with pre-training backbones) and [mmsegmentation](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopen-mmlab\u002Fmmsegmentation) packages\n    - Fine-tuned models such as [granite-geospatial-biomass](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fibm-granite\u002Fgranite-geospatial-biomass)\n    - All GEO-Bench datasets and datamodules\n    - All [TorchGeo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ftorchgeo) datasets and datamodules \n\n## Installation\n\n### Pip\nIn order to use the file `pyproject.toml` it is necessary to guarantee `pip>=21.8`. If necessary upgrade `pip` using `python -m pip install --upgrade pip`. \n\nFor a stable point-release, use `pip install terratorch==\u003Cversion>`.\n\n[comment]: \u003CIf you prefer to get the most recent version of the main branch, install the library with `pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch.git`.>\nTo get the most recent version of the branch `main`, install the library with `pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch.git`.\n\n### Conda\nTerraTorch is also available on `conda-forge`, to install from there do `conda install -c conda-forge terratorch`. \n\n### Pipx\nAlternatively, it is possible to install using [pipx](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpypa\u002Fpipx) via `pipx install terratorch`, which creates an isolated environment and allows the user to run the application as a common CLI tool, with no need of installing dependencies or activating environments.\n\n### Gdal\nTerraTorch requires gdal to be installed, which can be quite a complex process.\nIf you don't have GDAL set up on your system, we recommend using a conda\nenvironment and installing it with `conda install -c conda-forge gdal`. If you\nare installing from `conda-forge` it probably won't be a problem. \n\n### Install as a developer\nTo install as a developer (e.g. to extend the library):\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch.git\ncd terratorch\npip install -e .[test]\n```\nTo install terratorch with partial (work in development) support for Weather Foundation Models, `pip install -e .[wxc]`, which currently works just for `Python >= 3.11`. \n\n## Documentation\n\nTo get started, check out the [quick start guide](https:\u002F\u002Fterrastackai.github.io\u002Fterratorch\u002Fquick_start).\n\nDevelopers, check out the [architecture overview](https:\u002F\u002Fterrastackai.github.io\u002Fterratorch\u002Farchitecture).\n\n[TerraTorch: The Geospatial Foundation Models Toolkit on arXiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2503.20563)\n## Contributing\n\nThis project welcomes contributions and suggestions. Ways to contribute or get involved:\n\n- Join our [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FvQXTNmrkTM)\n- Create an [Issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fissues) (for bugs or feature requests)\n- Contribute via [PR](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpulls)\n- Join our [duoweekly](https:\u002F\u002Fromeokienzler.medium.com\u002Fthe-duoweekly-manifesto-eaa6c1f542c8) community calls taking place [Tuesdays 4:30 PM - 5 PM CEST](https:\u002F\u002Fteams.microsoft.com\u002Fl\u002Fmeetup-join\u002F19%3ameeting_MWJhMThhMTMtMjc3MS00YjAyLWI3NTMtYTI0NDQ3NWY3ZGU2%40thread.v2\u002F0?context=%7b%22Tid%22%3a%22fcf67057-50c9-4ad4-98f3-ffca64add9e9%22%2c%22Oid%22%3a%227f7ab87a-680c-4c93-acc5-fbd7ec80823a%22%7d) and [Thursdays 2:30 PM - 3 PM CEST](https:\u002F\u002Fteams.microsoft.com\u002Fl\u002Fmeetup-join\u002F19%3ameeting_MWJhMThhMTMtMjc3MS00YjAyLWI3NTMtYTI0NDQ3NWY3ZGU2%40thread.v2\u002F0?context=%7b%22Tid%22%3a%22fcf67057-50c9-4ad4-98f3-ffca64add9e9%22%2c%22Oid%22%3a%227f7ab87a-680c-4c93-acc5-fbd7ec80823a%22%7d).\n\nYou can find more detailed contribution guidelines [here](https:\u002F\u002Fterrastackai.github.io\u002Fterratorch\u002Fstable\u002Fcontributing\u002F). \n\nIf you want to meet the GitHub DCO checks, you **need** to do your commits as below:\n```\ngit commit -s -m \u003Cmessage>\n```\nIt will sign the commit with your ID and the check will be met. \n\n## Credits\n\n\u003Cimg src=\"assets\u002Fembed2scale_logo.svg\"\n   alt=\"Embed2Scale\"\n   height=\"62\"\n   style=\"vertical-align: middle; margin-right: 6px;\" \u002F>\n\u003Cstrong>Embed2Scale.\u003C\u002Fstrong>\nThe embedding workflow integration and maintenance in TerraTorch are carried out as part of the Embed2Scale project\n(Earth Observation & Weather Data Federation with AI Embeddings), funded by the EU’s Horizon Europe programme\n(Grant Agreement No. 101131841), with additional support from SERI and UKRI.\n\n\n## License\n\nThis project is primarily licensed under the **Apache License 2.0**. \n\nHowever, some files contain code licensed under the **MIT License**. These files are explicitly listed in [`MIT_FILES.txt`](.\u002FMIT_FILES.txt).\n\nBy contributing to this repository, you agree that your contributions will be licensed under the Apache 2.0 License unless otherwise stated.\n\nFor more details, see the [LICENSE](.\u002FLICENSE) file.\n","\u003C!--\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Ff7c9586f-6220-4a53-9669-2aee3300b492#light-only\" alt=\"TerraTorch\"  width=\"400\"\u002F>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fterrastackai_terratorch_readme_9ce92277e45e.png\" alt=\"TerraTorch\"  width=\"400\"\u002F>\n-->\n\u003Cpicture>\n  \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Ff8c9586f-6220-4a53-9669-2aee3300b492\">\n  \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"assets\u002Flogo_white.png\">\n  \u003Ccenter>\u003Cimg style=\"display: block; margin-left: auto; margin-right: auto\"; src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Ff7c9586f-6220-4a53-9669-2aee3300b492\" alt=\"TerraTorch\"  width=\"400\"\u002F>\u003C\u002Fcenter>\n\u003C\u002Fpicture>\n\n\u003C!--\n\u003Cpicture>\n  \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"docs\u002Ffigs\u002Flogo_inv.png\">\n  \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"docs\u002Ffigs\u002Flogo.png\">\n\u003C\u002Fpicture>\n-->\n\n[![huggingface](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FHugging_Face-join-FFD21E?logo=huggingface)](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fibm-nasa-geospatial)\n[![pypi](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fterratorch.svg)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fterratorch)\n[![tests](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest.yaml\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest.yaml)\n[![MkDocs](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FMkDocs-526CFE?logo=materialformkdocs&logoColor=fff)](https:\u002F\u002Fterrastackai.github.io\u002Fterratorch\u002F)\n\u003C!--\n![cov](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fraw\u002Fmain\u002Fassets\u002Fcoverage-badge.svg)\n-->\n[![PyPI Downloads](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Fterratorch.svg?label=PyPI%20downloads)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fterratorch\u002F)\n[![Conda Downloads](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fconda\u002Fdn\u002Fconda-forge\u002Fterratorch.svg?label=Conda%20downloads)](https:\u002F\u002Fanaconda.org\u002Fconda-forge\u002Fterratorch)\n\n如果您希望为 TerraTorch 做出贡献，请阅读贡献指南（见下方的“贡献”部分）。\n\n## 概述\nTerraTorch 是一个基于 PyTorch Lightning 和 TorchGeo 地理空间数据领域库的 PyTorch 领域库。\n\n您也可以尝试我们的超参数优化\u002F神经架构搜索工具：Iterate（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fiterate）\n\n## 免责声明\nTerraTorch 提供用于微调和使用预训练模型的工具。\nTerraTorch 并不托管任何模型。TerraTorch 仅提供训练和推理框架。\n\n用户责任：用户有责任自行核实其下载、微调或部署的任何模型的许可证是否允许其预期用途。\nTerraTorch 的维护者不提供法律建议，也不对第三方模型的任何不当使用承担责任。\n\n\u003Chr>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FLNKovSef5lU\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fupload.wikimedia.org\u002Fwikipedia\u002Fcommons\u002F4\u002F42\u002FYouTube_icon_%282013-2017%29.png\" alt=\"YouTube\" width=\"20\">\n  视频：TerraTorch 简介\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fupload.wikimedia.org\u002Fwikipedia\u002Fcommons\u002F4\u002F42\u002FYouTube_icon_%282013-2017%29.png\" alt=\"YouTube\" width=\"20\">\n\u003C\u002Fa>\n\u003Chr>\n\n\nTerraTorch 的主要目的是为地理空间基础模型提供一个灵活的微调框架，该框架可以在不同的抽象层次上进行交互。该库提供：\n\n- 方便的建模工具：\n    - 适用于图像分割、分类和像素级回归等微调任务的灵活训练器\n    - 可以轻松组合不同任务的骨干网络和解码器的模型工厂\n    - 即用型数据集和数据模块，只需指向您的数据即可，无需创建新的自定义类\n    - 通过命令行和灵活的配置文件，或通过 Jupyter 笔记本启动微调任务\n- 轻松访问：\n    - 开源预训练的地理空间基础模型骨干：\n      * [Prithvi](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fibm-nasa-geospatial\u002FPrithvi-100M)\n      * [TerraMind](https:\u002F\u002Fresearch.ibm.com\u002Fblog\u002Fterramind-esa-earth-observation-model)\n      * [SatMAE](https:\u002F\u002Fsustainlab-group.github.io\u002FSatMAE\u002F)\n      * [ScaleMAE](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbair-climate-initiative\u002Fscale-mae)\n      * Satlas（如在 [TorchGeo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ftorchgeo) 中实现）\n      * DOFA（如在 [TorchGeo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ftorchgeo) 中实现）\n      * SSL4EO-L 和 SSL4EO-S12 模型（如在 [TorchGeo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ftorchgeo) 中实现）\n      * [Clay](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FClay-foundation\u002Fmodel)\n    - 在 [timm](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuggingface\u002Fpytorch-image-models)（PyTorch 图像模型）中可用的骨干\n    - 在 [SMP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqubvel\u002Fsegmentation_models.pytorch)（带有预训练骨干的 PyTorch 分割模型）和 [mmsegmentation](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopen-mmlab\u002Fmmsegmentation) 包中可用的解码器\n    - 微调后的模型，例如 [granite-geospatial-biomass](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fibm-granite\u002Fgranite-geospatial-biomass)\n    - 所有 GEO-Bench 数据集和数据模块\n    - 所有 [TorchGeo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Ftorchgeo) 数据集和数据模块\n\n## 安装\n\n### pip\n为了使用 `pyproject.toml` 文件，必须确保 `pip>=21.8`。如有必要，请使用 `python -m pip install --upgrade pip` 升级 `pip`。\n\n对于稳定的点发布版本，使用 `pip install terratorch==\u003Cversion>`。\n\n[注释]: 如果您更倾向于获取主分支的最新版本，可以使用 `pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch.git` 来安装该库。\n要获取 `main` 分支的最新版本，可以使用 `pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch.git`。\n\n### conda\nTerraTorch 也在 `conda-forge` 上提供，您可以从那里使用 `conda install -c conda-forge terratorch` 进行安装。\n\n### pipx\n或者，您也可以使用 [pipx](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpypa\u002Fpipx) 通过 `pipx install terratorch` 进行安装，这会创建一个隔离的环境，并允许用户将应用程序作为常见的 CLI 工具运行，而无需安装依赖项或激活环境。\n\n### GDAL\nTerraTorch 需要安装 GDAL，而这可能是一个相当复杂的过程。\n如果您系统上尚未设置 GDAL，我们建议使用 conda 环境，并通过 `conda install -c conda-forge gdal` 进行安装。如果您是从 `conda-forge` 安装的，通常不会有问题。\n\n### 作为开发者安装\n要作为开发者安装（例如扩展该库）：\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch.git\ncd terratorch\npip install -e .[test]\n```\n要安装对气象基础模型部分支持（开发中）的 TerraTorch，可以使用 `pip install -e .[wxc]`，目前该选项仅适用于 `Python >= 3.11`。\n\n## 文档\n\n要开始使用，请查看[快速入门指南](https:\u002F\u002Fterrastackai.github.io\u002Fterratorch\u002Fquick_start)。\n开发者请查看[架构概述](https:\u002F\u002Fterrastackai.github.io\u002Fterratorch\u002Farchitecture)。\n[TerraTorch：地理空间基础模型工具包，发表于 arXiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2503.20563)\n\n## 贡献\n\n本项目欢迎贡献和建议。以下是参与或贡献的方式：\n\n- 加入我们的 [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FvQXTNmrkTM)\n- 创建一个 [Issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fissues)（用于报告 bug 或提出功能请求）\n- 通过 [PR](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpulls) 提交贡献\n- 参加我们的 [duoweekly](https:\u002F\u002Fromeokienzler.medium.com\u002Fthe-duoweekly-manifesto-eaa6c1f542c8) 社区会议，会议时间分别为：[周二下午4:30–5:00 中欧夏令时](https:\u002F\u002Fteams.microsoft.com\u002Fl\u002Fmeetup-join\u002F19%3ameeting_MWJhMThhMTMtMjc3MS00YjAyLWI3NTMtYTI0NDQ3NWY3ZGU2%40thread.v2\u002F0?context=%7b%22Tid%22%3a%22fcf67057-50c9-4ad4-98f3-ffca64add9e9%22%2c%22Oid%22%3a%227f7ab87a-680c-4c93-acc5-fbd7ec80823a%22%7d) 和 [周四下午2:30–3:00 中欧夏令时](https:\u002F\u002Fteams.microsoft.com\u002Fl\u002Fmeetup-join\u002F19%3ameeting_MWJhMThhMTMtMjc3MS00YjAyL-WI3NTMtYTI0NDQ3NWY3ZGU2%40thread.v2\u002F0?context=%7b%22Tid%22%3a%22fcf67057-50c9-4ad4-98f3-ffca64add9e9%22%2c%22Oid%22%3a%227f7ab87a-680c-4c93-acc5-fbd7ec80823a%22%7d)。\n\n您可以在 [这里](https:\u002F\u002Fterrastackai.github.io\u002Fterratorch\u002Fstable\u002Fcontributing\u002F) 找到更详细的贡献指南。\n\n如果您希望满足 GitHub 的 DCO 检查要求，**必须**按照以下方式提交您的更改：\n```\ngit commit -s -m \u003Cmessage>\n```\n这将使用您的身份签名提交，从而满足检查要求。\n\n## 致谢\n\n\u003Cimg src=\"assets\u002Fembed2scale_logo.svg\"\n   alt=\"Embed2Scale\"\n   height=\"62\"\n   style=\"vertical-align: middle; margin-right: 6px;\" \u002F>\n\u003Cstrong>Embed2Scale。\u003C\u002Fstrong>\nTerraTorch 中的嵌入工作流集成与维护是 Embed2Scale 项目的一部分，\n该项目由欧盟“地平线欧洲”计划资助（资助协议编号：101131841），并得到 SERI 和 UKRI 的额外支持。\n\n\n## 许可证\n\n本项目主要采用 **Apache License 2.0** 许可证。\n\n然而，部分文件包含采用 **MIT License** 许可的代码。这些文件已在 [`MIT_FILES.txt`](.\u002FMIT_FILES.txt) 中明确列出。\n\n通过向本仓库贡献内容，您同意您的贡献将根据 Apache 2.0 许可证进行授权，除非另有说明。\n\n更多详情请参阅 [LICENSE](.\u002FLICENSE) 文件。","# TerraTorch 快速上手指南\n\nTerraTorch 是一个基于 PyTorch Lightning 和 TorchGeo 的地理空间领域库，专为**地理空间基础模型（Geospatial Foundation Models）**的微调和推理设计。它支持图像分割、分类和像素级回归任务，并集成了 Prithvi、SatMAE、Clay 等主流预训练骨干网络。\n\n## 1. 环境准备\n\n### 系统要求\n- **Python**: 建议版本 >= 3.9（若需使用天气基础模型部分功能，需 Python >= 3.11）\n- **操作系统**: Linux, macOS, Windows (WSL 推荐)\n\n### 前置依赖\nTerraTorch 强依赖 **GDAL** 库处理地理空间数据。GDAL 的安装通常较为复杂，强烈建议使用 Conda 环境自动解决依赖。\n\n- **推荐方案**: 使用 `conda` 或 `mamba` 创建环境，可自动安装 GDAL。\n- **备选方案**: 若使用 pip 安装，需先在系统中手动编译安装 GDAL。\n\n## 2. 安装步骤\n\n### 方案 A：使用 Conda（推荐，自动解决 GDAL 依赖）\n这是最稳妥的安装方式，特别适合没有配置过 GDAL 的用户。\n\n```bash\n# 创建新环境并安装 terratorch (conda-forge 源会自动处理 gdal 依赖)\nconda install -c conda-forge terratorch\n```\n\n### 方案 B：使用 Pip\n确保 pip 版本 >= 21.8。\n\n```bash\n# 升级 pip\npython -m pip install --upgrade pip\n\n# 安装最新稳定版\npip install terratorch\n\n# 或者安装主分支最新版本\npip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch.git\n```\n*注意：若使用此方法，请确保系统已预先正确安装 GDAL，否则可能会报错。*\n\n### 方案 C：开发者安装\n如果您需要修改源码或贡献代码：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch.git\ncd terratorch\npip install -e .[test]\n```\n\n## 3. 基本使用\n\nTerraTorch 的核心优势在于通过配置文件或代码快速调用预训练模型进行微调。以下是一个最简单的使用流程示例。\n\n### 步骤 1: 准备数据\nTerraTorch 内置了对 TorchGeo 数据集的支持。您只需指向数据目录，无需编写自定义 Dataset 类。假设您有一个包含卫星影像和标签的目录结构。\n\n### 步骤 2: 编写配置文件 (YAML)\n创建一个名为 `config.yaml` 的文件，定义模型、数据和训练参数。以下是一个使用 Prithvi 骨干网络进行图像分割的简化示例：\n\n```yaml\nmodel:\n  backbone: prithvi_100M\n  decoder: unet\n  task: segmentation\n  \ndata:\n  datamodule: torchgeo\n  data_root: .\u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fdata\n  bands: [B02, B03, B04, B08, B11, B12] # Sentinel-2 波段示例\n  \ntrainer:\n  max_epochs: 10\n  accelerator: gpu\n  devices: 1\n```\n\n### 步骤 3: 启动训练\n使用命令行工具直接启动训练任务：\n\n```bash\nterratorch fit --config config.yaml\n```\n\n### 步骤 4: 在 Python 中使用 (可选)\n您也可以在 Jupyter Notebook 或 Python 脚本中直接调用：\n\n```python\nfrom terratorch.models import model_factory\nfrom terratorch.datamodules import TorchGeoDataModule\n\n# 构建模型\nmodel = model_factory.build_model(\n    backbone=\"prithvi_100M\",\n    decoder=\"unet\",\n    task=\"segmentation\",\n    num_classes=10\n)\n\n# 加载数据\ndatamodule = TorchGeoDataModule(root=\".\u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fdata\")\n\n# 后续结合 PyTorch Lightning Trainer 进行训练\n# from pytorch_lightning import Trainer\n# trainer = Trainer()\n# trainer.fit(model, datamodule)\n```\n\n> **提示**: 更多详细的架构说明和高级用法，请访问官方文档 [Architecture Overview](https:\u002F\u002Fterrastackai.github.io\u002Fterratorch\u002Farchitecture)。","某农业科技公司数据团队需要利用卫星影像快速构建一个覆盖全国的“冬小麦种植面积提取”模型，以支持季度产量预估。\n\n### 没有 terratorch 时\n- **重复造轮子**：工程师需手动编写大量代码来适配 Prithvi 或 SatMAE 等地理空间基础模型的权重加载与预处理逻辑，耗时数周。\n- **数据对接繁琐**：面对 GeoTIFF 格式的卫星数据，必须自定义数据集类和 DataLoader，处理坐标投影和波段对齐极易出错。\n- **实验管理混乱**：缺乏统一的训练框架，调整骨干网络（Backbone）和解码器（Decoder）组合时需修改大量底层脚本，难以复现实验结果。\n- **资源利用率低**：难以直接利用 PyTorch Lightning 的多 GPU 加速特性，大规模遥感图像训练效率低下且显存优化困难。\n\n### 使用 terratorch 后\n- **开箱即用**：通过配置文件即可一键调用 IBM-NASA 的 Prithvi 等预训练骨干网络，将模型准备时间从数周缩短至几小时。\n- **无缝数据集成**：内置的地理空间数据模块只需指向数据路径，自动处理多光谱波段读取与空间变换，无需编写自定义数据类。\n- **灵活架构组合**：利用模型工厂功能，通过简单配置即可尝试不同解码器与预训练权重的组合，快速验证最优架构。\n- **高效训练部署**：基于 PyTorch Lightning 原生支持分布式训练与混合精度计算，显著加快收敛速度并降低硬件成本。\n\nterratorch 将地理空间 AI 的开发门槛从“底层架构搭建”降维至“业务逻辑配置”，让团队能专注于解决具体的农业监测问题。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fterrastackai_terratorch_9ce92277.png","terrastackai","IBM Research TerraStackAI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fterrastackai_63ca153f.png","",null,"terratorch@ibm.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai",[83,87,91],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",99.5,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Shell","#89e051",0.5,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Dockerfile","#384d54",0,762,146,"2026-03-31T18:32:52","Apache-2.0","未说明",{"notes":101,"python":102,"dependencies":103},"必须安装 GDAL，推荐使用 conda 环境进行安装（conda install -c conda-forge gdal）以避免复杂的配置过程。该工具是一个用于地理空间基础模型微调的框架，本身不托管模型，用户需自行负责下载模型并验证其许可证。可通过 pip、conda 或 pipx 安装。",">=3.8 (部分功能如天气基础模型支持需 Python >=3.11)",[104,105,106,107,108,109,110],"torch","pytorch-lightning","torchgeo","gdal","timm","segmentation-models-pytorch","mmsegmentation",[14,54,13],[113,114,115,116,117,118,119,120,121],"computer-vision","deep-learning","earth-observation","foundation-models","geospatial","weather-models","ai4good","ai4science","solar-physics","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:13:16.588840",[125,130,135,140,145,150,155],{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},14383,"遇到 'numpy.dtype size changed' 二进制不兼容错误如何解决？","该错误通常由 NumPy 版本与编译环境不匹配引起。如果在 Google Colab 中遇到此问题，尝试重启内核（Restart Kernel）往往能解决。若问题依旧，建议在 Linux 本地环境中重新安装依赖，确保 NumPy 版本与 TerraTorch 要求一致。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fissues\u002F913",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},14380,"如何在 PBS\u002FSlurm 集群环境中使用 TerraTorch？","目前可以通过参考 NASA-IMPACT 的 Prithvi-EO-2.0 微调示例来配置。例如，可以使用 `firescars.yaml`（HLS Burn Scars 数据集）作为配置模板。注意：预训练数据集由于没有标签且体积超过 10TB，无法直接在 TerraTorch 中使用，需使用带有标签的微调数据集。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fissues\u002F144",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":139},14381,"为什么无法从 Hugging Face 下载的 checkpoint 继续训练模型？","这是因为官方在 Hugging Face 上仅保存了模型权重（weights），而未保存完整的训练状态（如优化器状态等），导致无法直接用于断点续训。用户需要自行重新配置训练器或等待官方提供兼容的完整 checkpoint。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fissues\u002F621",{"id":141,"question_zh":142,"answer_zh":143,"source_url":144},14382,"如何为 TerraMind 模型添加新的模态（modalities）或进行预训练？","TerraTorch 正在开发嵌入生成任务（embedding generation task）以支持自定义模态。用户可以参考 `examples\u002Fconfs\u002Fembedding_generation\u002Fterramind_embeddings.yaml` 配置文件和相关教程文档。对于时间序列数据，可以使用临时包装器（temporal wrapper）对每个时间步应用编码器并在解码前合并潜在变量（latents）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fissues\u002F754",{"id":146,"question_zh":147,"answer_zh":148,"source_url":149},14384,"使用 BACKBONE_REGISTRY 加载 TerraMind 模型时出现 KeyError 怎么办？","如果直接通过注册表构建模型失败，可以尝试在配置文件中手动指定预训练的模态，或者训练新的补丁嵌入（patch embedding）。对于新传感器数据（如 Landsat），通常可以复用 Sentinel-2 (S2) 的预训练权重，只需在配置中传递正确的 `bands` 参数即可，无需重新训练整个骨干网络。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fissues\u002F759",{"id":151,"question_zh":152,"answer_zh":153,"source_url":154},14385,"运行目标检测任务时遇到 F.conv2d() 数据类型不匹配错误（FloatTensor vs HalfTensor）？","该错误是因为输入数据类型（torch.FloatTensor）与模型权重类型（torch.cuda.HalfTensor，即 FP16）不一致。解决方法是确保输入数据与模型精度匹配，可以在数据加载后将输入转换为半精度（.half()），或者在初始化模型时禁用混合精度训练（AMP），强制使用全精度（FP32）进行计算。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fissues\u002F362",{"id":156,"question_zh":157,"answer_zh":158,"source_url":144},14386,"如何保存 TerraMind 微调后的潜在变量（finetuned latents）？","目前可以通过使用临时包装器（temporal wrapper）处理时间序列数据，该包装器会对每个时间步应用编码器并合并潜在变量。虽然文档尚在完善中，但用户可以通过修改嵌入生成任务的配置来实现潜在变量的提取和保存，具体可参考开发中的嵌入生成示例配置。",[160,165,170,175,180,185,190,195,200,205,210,215,220,225,230],{"id":161,"version":162,"summary_zh":163,"released_at":164},81139,"v1.2.5","## 变更内容\n* 由 @rosielickorish 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1133 中通过 TERRATORCH_CUSTOM_MODULE_PATH 设置自定义模块\n* 由 @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1136 中将支持扩展至 vLLM>0.16.0\n* 由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1137 中重构 publish-pypi.yml 中的部署步骤\n* 由 @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1142 中添加 terracodec 模型\n* 由 @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1144 中将 terratorch 版本更新至 1.2.4\n* 由 @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1141 中改进集成测试执行脚本\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1147 中修复多模态数据模块中的绘图问题\n* 由 @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1148 中更新导入语句\n* 由 @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1149 中更新 MPS BatchNorm 修复\n* 由 @canmike 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1150 中修正 CONTRIBUTING.md 中的拼写错误：“erraTorch” -> “TerraTorch”\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1145 中修复 TiM 链式生成问题\n* 由 @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1153 中更新 tox.ini，以匹配 vLLM 测试中的变更\n* 由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1154 中将版本号提升至 v1.2.5，并更新作者信息\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fcompare\u002Fv1.2.4...v1.2.5","2026-03-23T15:05:44",{"id":166,"version":167,"summary_zh":168,"released_at":169},81140,"v1.2.4","## 变更内容\n* @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1097 中添加了 Geobench v2 预测加载器\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1103 中发布了 v1.2.2 版本\n* @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1102 中嵌入了地理参考更新\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1110 和 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1115 中更新了 VLLM 文档第 121 条\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1116 中整合了文档\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1117 中删除了 .github\u002Fworkflows\u002Fdocs.yaml 文件\n* @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1114 中添加了 torchgeo 软链接\n* @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1112 中进行了嵌入更新，以兼容 NeuCo-Bench\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1108 中添加了自定义模块示例\n* @rosielickorish 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1120 中修复了测试\u002F集成测试 v2\n* @rosielickorish 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1122 中改进了集成测试脚本\n* @rosielickorish 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1124 中使用新标签更新了 pyproject.toml\n* @thomas-mattsson 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1105 中修复了 tortilla 文件与数据根目录的逻辑问题\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1125 中强制在文档部署期间更新别名\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1128 中修复了预测图\n* @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1127 中更新了 vLLM 插件\n* @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1129 中更改了 segmentation-models-pytorch 的版本要求\n* @rosielickorish 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1130 中改进了集成测试脚本\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1131 中将版本从 v1.2.3pre1 升级到 v1.2.4pre1\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1135 中将 pyproject.toml 中的版本更新为 v1.2.4\n\n## 新贡献者\n* @rosielickorish 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1120 中做出了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fcompare\u002Fv1.2.2...v1.2.4","2026-03-08T23:13:17",{"id":171,"version":172,"summary_zh":173,"released_at":174},81141,"v1.2.1","**热修复完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fcompare\u002Fv1.2...v1.2.1","2026-01-08T12:42:34",{"id":176,"version":177,"summary_zh":178,"released_at":179},81142,"v1.2.2","## 变更内容\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1046 中更新了多模态变换类型及文档。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1050 中更新了开发者安装说明。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1047 中发布了 v1.2 版本，并弃用了示例代码。\n* @jhnnsjkbk1 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1049 中添加了 NAIP 标准化功能。\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1052 中锁定了 wandb 版本。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1054 中添加了 TerraTorch YAML 到 v1.2 的迁移脚本。\n* @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1048 中集成了工作流嵌入功能。\n* @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1051 中修复了 Basetask 的绘图问题。\n* @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1060 中将 MLP 解码器扩展至支持 2D 输入。\n* @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1067 中进行了修复，以支持 vLLM ≥ 0.12。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1068 中将 Isabelle Wittmann 和 pyarrow 添加到依赖项中。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1071 中删除了 .github\u002Fworkflows\u002Ftest.yaml 文件。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1072 中增强了拉取请求模板，加入了测试说明。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1073 中添加了一个用于检查拉取请求任务清单的工作流。\n* @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1058 中为 Terramind 分割任务添加了新的 IO 处理器。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F807 中恢复了 ConvNext 模型。\n* @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1078 中更新了 TM IO 处理器插件，以支持最新的 vLLM 版本。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1076 中删除了 .github\u002Fworkflows\u002Fprevent_unchecked_pr_tasks.yml 文件。\n* @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1075 中更新了示例代码。\n* @enomis-dev 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1036 中修复了 biomassters 数据集问题。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1074 中添加了 run_tests.sh 脚本，用于自动化测试。\n* [进行中] 基于 #969 进行开发——@ltlinh16 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F986 中为分类任务添加了自定义损失函数。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1016 中构建了软件包，并在容器内进行了测试。\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1028 中修复了任务中的损失函数选择问题。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1082 中撤销了“修复任务中的损失函数选择”这一更改。\n* @Isabelle 更新了嵌入工作流的 README 文档及 E2S 引用。","2026-02-11T15:45:35",{"id":181,"version":182,"summary_zh":183,"released_at":184},81143,"v1.2","## 变更内容\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1008 中更改了 YouTube 链接并更新了视频描述。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1010 中添加了 diffusers 依赖，并设置了版本约束。\n* @WanjiruCate 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1013 中进行了 Terramind 集成测试。\n* @naomi-simumba 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1021 中实现了 Geobench2 的可视化功能。\n* @Isabelle-Wittmann 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1025 中更新了通用多模态数据模块中的类型提示。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1006 中将相关内容移至文档。\n* @leonardijulia 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F929 中实现了 ScalarRegressionTask。\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1033 中更新了 TerraMind 的数据类型。\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1009 中对多模态数据进行了改进。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1041 中分两步清理缓存，以避免 OSError。\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1039 中添加了已弃用分类头的警告。\n* @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1044 中始终生成 float16 类型的虚拟输入（vLLM 默认设置）。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1045 中更新了 Discord 链接，以防止过期。\n* @Mdmdma 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1042 中修复了教程中的问题：缺少模型和文件导入失败。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1040 中更新了 albucore-jsonargparse-pytorch。\n\n* PixelWiseModel 填充处理的改进\n\n本次更新修复了 PixelWiseModel 的 forward 方法中填充处理的问题，将自动填充的位置从右下角调整到所有四个角。需要注意的是，此更改与 TerraTorch 1.2 之前的版本不兼容。这意味着，如果模型在训练时使用了填充（即训练图像尺寸不能被 2 倍的 patch 大小整除，对于大多数模型来说是 32 像素），则必须使用 TerraTorch ≥ 1.2 版本重新训练或微调后才能进行推理。\n\n更多技术细节，请参阅 [Issue #1079](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fissues\u002F1079)。\n\n## 新贡献者\n* @leonardijulia 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F929 中完成了首次贡献。\n* @Mdmdma 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F1042 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fcompare\u002Fv1.1.1...v1.2","2026-01-08T12:41:38",{"id":186,"version":187,"summary_zh":188,"released_at":189},81144,"v1.1.1","## 变更内容\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F891 中更新了 README 中的 Slack 邀请链接\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F893 中从 pyproject.toml 中移除了 pytest 和 pytest-sugar\n* @mgazz 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F892 中移除了不必要的 dtype 定义\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F847 中添加了 terramind tiny 以及 AED Elephant 数据集的微调代码\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F896 中添加了 tm.tiny 的演示\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F899 中添加了 prithvi.tiny 的 Web 应用演示\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F898 中修复了测试\n* @PedroConrado 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F900 中添加了 prithvi tiny 在 m-chesapeake 上进行微调的配置\n* @PedroConrado 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F901 中修正了 examples\u002Fconfs\u002Fprithvi_tiny_finetune_chesapeake.yaml 的文件名\n* @adamjstewart 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F902 中修复了 GitHub 许可证检测问题\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F894 中恢复了下载计数器\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F886 中更新了测试工作流，使其忽略集成测试中的更改\n* @Zoe-Gathercole1 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F904 中更新了 Web 应用示例\n* @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F895 中更新了 vLLM 分割 IO 处理器插件并添加了测试\n* @leotizzei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F918 中修改了导入语句以支持 tt-iterate 的新包名\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F919 中添加了 Conda 的徽章\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F921 中添加了用于处理注册表中缺失模型的特殊异常\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F916 中尝试修复数字格式问题\n* @naomi-simumba 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F710 中提供了 geobench v2 的封装\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F848 中添加了大象目标检测的微调\n* @Evameijling 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F926 中修复了条件初始化时的分词器文件问题\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F931 中修复了依赖关系\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F930 中更新了 vLLM 的分块参数\n* @christian-pinto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F933 中修复了 vLLM 插件中分块参数的初始化问题\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F897 中添加了边界损失\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterrastackai\u002Fter","2025-11-14T17:04:06",{"id":191,"version":192,"summary_zh":193,"released_at":194},81145,"v1.1","## 变更内容\n* 由 @xiong-zhitong 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F577 中更新 DOFA 主干网络，以支持任意图像尺寸。\n* 由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F689 中恢复 pyproject.toml 文件。\n* 由 @paolofraccaro 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F660 中为 TerraTorch 添加基于 torchvision-detection 的目标检测功能。\n* 由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F691 中添加对 arXiv 的引用。\n* 由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F560 中进行 Python 3.13 的测试。\n* 由 @rijuld 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F355 中在编码器-解码器工厂中添加对时间序列分割数据的支持。\n* 由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F695 中添加 TensorRT 支持，用于性能基准测试。\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F698 中修复任务中的批量大小问题。\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F699 中更新分块推理功能。\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F697 中更新默认指标。\n* 由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F690 中实现文档与 `main` 分支的定期同步。\n* 由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F684 中引入 ruff 代码检查\u002F格式化工具的实验性阶段。\n* 由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F687 中提供探索模型卡片的基本方法。\n* 由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F700 中添加 era5 测试。\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F707 中更新 toml 文件中的电子邮件地址。\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F708 中移除 MultiMAE。\n* 由 @naomi-simumba 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F717 中修复索引问题。\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F705 中更新通用多模态数据集。\n* 由 @naomi-simumba 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F656 中解包顺序调度器。\n* 由 @leotizzei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F713 中添加缺失的导入语句：from torchmetrics.wrappers import ClasswiseWrapper。\n* 由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F726 中为集成测试添加 wandb 支持。\n* 由 @paolofraccaro 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F725 中修复或添加时间序列包装器。\n* 由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F720 中处理不可整除的标记。\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F733 中更新按类别划分的指标名称。\n* 由 @KonstiDE 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F746 中更新 README.md 文件。\n* 由 @WanjiruCate 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F745 中从 Studio 使用的 config_deploy.yaml 中移除 img_grep 和 label_grep 更新。\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F744 中修复 tm 的字典合并方法。\n* 由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F738 中发布 Clay v1.5 预览版。\n* 由 @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F751 中为分块推理添加输入字典支持。\n* 由 @romeokienzler 在 h 中添加资助信息。","2025-09-24T21:45:06",{"id":196,"version":197,"summary_zh":198,"released_at":199},81146,"1.0.2","## 变更内容\n* @victor-nasc 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F629 中添加了使用 eccc 静态数据的说明。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F626 中提供了一个展示如何从检查点恢复训练的笔记本。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F633 中更新示例以使用最新版本的 terratorch。\n* 文档：@demoncoder-crypto 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F623 中添加了自定义模块的教程。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F625 中实现了通用工厂，并更新了自定义模块的示例。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F641 中清理了 GitHub Actions 运行器的 pip 缓存。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F639 中处理了预测结果为元组（元组，字符串）的情况。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F630 中指出，当笔记本文件发生更改时，无需运行测试。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F636 中提出，`img_grep` 和 `label_grep` 最好设置默认值。\n* 定期同步文档。@Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F635 中完成了此项工作。\n* @fmartiescofet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F529 中为 Prithvi 和 Clay 实现了 VPT。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F643 中在 README 中添加了关于 TerraMind 的信息。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F640 中更新了通用 U-Net 工厂。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F637 中指出，分割任务的可堆叠性测试无法禁用。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F646 中提供了一种避免掩码文件列表为空的方法。\n* @paolofraccaro 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F642 中修复了链接和代码。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F648 中指出，更新示例时应忽略测试。\n* @WanjiruCate 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F651 中更新了测试配置模板。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F644 中提出，分类任务的真实标签是否应该为整数？\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F650 中添加了集成测试模板。\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F654 中更新了自定义模块示例。\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F665 中添加了社区相关信息。\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F664 中修复了多模态数据集。\n* @paolofraccaro 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F647 中修复了 clay1 的波长问题。\n* 来自 `torchgeo` 的 AugmentationSequential 已弃用，@Joao-L-S-Almeida 正尝试用 `kornia` 替代它，相关 PR 为 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F663。\n* @PedroConrado 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F669 中修复了 AugmentationSequential 的 data_keys 问题。\n* 必须执行实例化才能创建","2025-05-15T15:11:58",{"id":201,"version":202,"summary_zh":203,"released_at":204},81147,"1.0.1","## 变更内容\n* 由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F520 中添加的工作流，用于自动部署发送到 `improve\u002Fdocs` 的更新\n* 文档：由 @eltociear 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F557 中更新 README.md\n* 添加 LoRA 测试并更新 PEFT 依赖要求，由 @fmartiescofet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F559 中完成\n* 添加线性解码器，并在解码器级别优先检查 `includes_head`，由 @fmartiescofet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F527 中实现\n* 处理回调为空且启用了检查点保存的特殊情况。由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F562 中完成\n* 定期同步文档目录。由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F554 中实现\n* 确保 Lightning 能够正确理解检查点保存操作，由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F567 中完成\n* 修复问题 565，由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F568 中完成\n* 为配置文件添加 JSON Schema，由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F569 中实现\n* 通过简化测试列表来降低测试成本的尝试。由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F573 中完成\n* 【重构】改进数据集类结构和绘图选项，由 @canmike 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F593 中完成\n* 实现 ViT-Adapter，由 @fmartiescofet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F528 中完成\n* 集成 ECCC 下尺度 WxC 模型，由 @victor-nasc 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F595 中完成\n* 从部署配置中移除不必要的变量，由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F594 中完成\n* 整理示例代码，由 @paolofraccaro 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F600 中完成\n* 移除遗留模型标签，由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F493 中完成\n* 使用列表定义预测输出方式的指令，由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F579 中实现\n* 更新 get_common_prefix 函数，以处理 `prefix_list` 长度小于 1 的情况，由 @fgiauna 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F601 中完成\n* 将指标记录到 CSV 文件中，由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F578 中完成\n* 修复 bug：用户运行 `terratorch` 命令时出现无效索引错误，由 @leotizzei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F584 中完成\n* 添加 Dockerfile，由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F605 中完成\n* 一种更好的方法来移除部分旧检查点中的前缀 `model.`，由 @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F606 中完成\n* 如果 CLI 在没有参数的情况下被调用，则输出适当的信息，由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F611 中完成\n* 预先下载模型配置文件，由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F607 中完成\n* 提高代码可读性和清晰度，由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F608 中完成\n* 修复 prithvi_v2_eo_300_tl_unet_burnscars.ipynb 中的损坏链接，由 @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterrator","2025-04-22T09:39:37",{"id":206,"version":207,"summary_zh":208,"released_at":209},81148,"1.0","## 变更内容\n* @PedroConrado 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F437 中更改了数据文档\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F484 中为 README 添加了徽章\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F491 中更新了 WxCTutorialDownscaling.ipynb，以支持 terratorch 0.99.9\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F464 中，当修改仅涉及文档及核心代码之外的其他文件时，跳过自动测试\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F489 中添加了发布脚本\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F495 中添加了覆盖率徽章\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F482 中实现了工作分支文档与 `main` 分支的定期同步\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F459 中添加了对模型（以图的形式）可视化的基础支持\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F498 中进行了改进和测试\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F494 中更新了测试工作流，使其从 PyPI 安装 granitewxc 和 prithviwxc\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F502 中移除了不必要的模块\n* @leotizzei 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F483 中允许用户使用 terratorch 命令运行迭代\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F501 中更新了 cli_tools.py，使子命令变为可选\n* @kaoutar55 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F509 中修复了图表断裂问题\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F457 中尝试解决 UNet 和 ASPPHeads 的问题\n* @blumenstiel 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F518 中添加了教程文件\n* @chomoska 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F523 中更新了 pyproject.toml\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F508 中增加了直接为骨干网络和解码器指定关键字参数的选项\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F504 中更新了 README.md\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F500 中调整了检查点调整脚本\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F478 中实现了在内存不足时自动运行分块推理作为 `test` 步骤\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F530 中更新了 README.md\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F531 中进行了更新和视频录制\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F533 中修复了 wxc 笔记本中的问题\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F534 中处理了在支持分块推理的情况下执行测试步骤时可能出现的各种情况\n* @Joao-L-S-Almeida 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F535 中更新了 README，以支持浏览器的暗色主题\n* @romeokienzler 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002F","2025-03-28T20:03:00",{"id":211,"version":212,"summary_zh":213,"released_at":214},81149,"0.99.9post1","## What's Changed\r\n* Changes data documentation by @PedroConrado in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F437\r\n* Adding badges for the README by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F484\r\n* Update WxCTutorialDownscaling.ipynb for terratorch 0.99.9 support by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F491\r\n* Skipping automatic tests when the modifications are for documentation and other files outside the core.  by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F464\r\n* add release scripts by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F489\r\n* Badge for coverage by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F495\r\n* Periodical synchronization between documentation from the working branch with `main` by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F482\r\n* Basic support for visualizing models (as graphs) by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F459\r\n* Improve\u002Ftests by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F498\r\n* Updating the tests workflows to install granitewxc and prithviwxc from PyPI. by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F494\r\n* Removing unnecessary module by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F502\r\n* allow users to run iterate using terratorch command by @leotizzei in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F483\r\n* Update cli_tools.py, make subcommand optional by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F501\r\n* graph break fix by @kaoutar55 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F509\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @leotizzei made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F483\r\n* @kaoutar55 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F509\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fcompare\u002F0.99.9...0.99.9post1","2025-03-14T15:43:34",{"id":216,"version":217,"summary_zh":218,"released_at":219},81150,"0.99.9","## What's Changed\r\n* unpin versions, update author list pyproject.toml by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F408\r\n* Trying to solve issue with replicated input arguments during model (ViT) instantiation\u002Floading by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F415\r\n* fix-376 by @PedroConrado in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F412\r\n* fix padding by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F397\r\n* Allowing the segmentation task to output multiple class labels by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F393\r\n* chore: Updated logic to update the new model versions value `backbone_pretrained` to `false`  by @WanjiruCate in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F418\r\n* add requirements_dist.txt for pypi publishing by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F406\r\n* add pin_requirements.py for release by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F405\r\n* add requirements_test.txt needed for running tests by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F407\r\n* multicrop HF version by @PedroConrado in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F419\r\n* adds integration tests for datamodules by @PedroConrado in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F432\r\n* Fix padding for decoders by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F439\r\n* weights_only=True for all the occurences of torch.load by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F391\r\n* Update CONTRIBUTING.md by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F446\r\n* Invoking gc for all these tests by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F445\r\n* fix model for backwards compatibility by @jaionet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F443\r\n* Adjusting the weights keys when necessary by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F417\r\n* Updating README by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F434\r\n* Pinning albumentations and updating eurosat by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F452\r\n* Disabling stackability test when requested by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F451\r\n* timm must be bounded in some way by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F477\r\n* Fixing links and cleaning not necessary info by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F466\r\n* pinning albumentations==1.4.6 by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F463\r\n* Padding as input transform by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F461\r\n* Removing hardcoded paths.  by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F458\r\n* Fixing issues with `interpolate_pos_encoding` in prithvi by @daniszw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F471\r\n* ModelCheckpoint must be defined in the config dict, not during the parsing. by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F454\r\n* Dealing with encoder outputs with dimension > 3 when using the reshaper neck.  by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F468\r\n* [WIP] fix 479 by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F480\r\n* Removing unnecessary steps and passing extra arguments for tiled inference by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F469\r\n* 201 downscaling by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F472\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @WanjiruCate made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F418\r\n* @daniszw made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F471\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fcompare\u002F0.99.8...0.99.9","2025-03-10T13:59:38",{"id":221,"version":222,"summary_zh":223,"released_at":224},81151,"0.99.8","## What's Changed\r\n* Improve\u002Ftests by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F300\r\n* info not debug by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F306\r\n* PRs send to `dev` also must be tested by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F308\r\n* Base task for terratorch  by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F309\r\n* Fixing by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F311\r\n* Bump h5py from 3.10.0 to 3.12.1 by @dependabot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F175\r\n* Bump actions\u002Fcheckout from 3 to 4 by @dependabot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F34\r\n* Bump actions\u002Fsetup-python from 4 to 5 by @dependabot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F35\r\n* Fix timm pretrained error by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F318\r\n* Remove fallback by error with pretrained weights by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F320\r\n* Fix base task `on_test_epoch_end` by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F319\r\n* Testing finetuning for more Prithvi-2 backbones by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F322\r\n* Update contribution_process.md by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F326\r\n* [WIP] Add torchgeo models by @paolofraccaro in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F233\r\n* quickfix select_patch_embed_weights.py by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F346\r\n* Update README.md by @biancazadrozny in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F353\r\n* increasing timeout for unit tests and fixing issues with tests by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F351\r\n* Update README.md by @biancazadrozny in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F354\r\n* [WIP] Yaml Schema generation added  by @jaionet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F296\r\n* Fix: Remove duplicated methods by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F356\r\n* Feat: Implement Terratorch UNet decoder by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F357\r\n* Add deprecation warning for `scale_modules` by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F358\r\n* adds predict to datamodules by @PedroConrado in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F337\r\n* Info not debug by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F360\r\n* Improve\u002Fdocs by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F324\r\n* Fix timm config loading for prithvi by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F372\r\n* 201modularize wxc by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F328\r\n* Feat: Implement option to have multiple learning rates by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F329\r\n* Testing the repository using the installation from pyproject for torchgeo models.  by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F365\r\n* pinning jsonargparse by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F379\r\n* Update branch by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F381\r\n* Refactor prithvi by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F377\r\n* add smoke.py and an integration tests folder getting picked up by the IBM Research GPU cluster atm by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F347\r\n* add cli support for wxc gravity wave by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F380\r\n* Feat: Implement multiple test dataloaders in all tasks by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F330\r\n* Feat: Add `compute_statistics` subcommand by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F336\r\n* Adding padding at the input when necessary by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F342\r\n* Freeze\u002Fhead\u002Fdecoder by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F378\r\n* consolidate requirements by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F389\r\n* Unpin exact `jsonargparse` version by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F394\r\n* Fix prithvi by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F398\r\n* Fix\u002Fpyproject by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F396\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @paolofraccaro made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F233\r\n* @jaionet made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F296\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fcompare\u002F0.99.8rc1...0.99.8","2025-02-06T12:15:53",{"id":226,"version":227,"summary_zh":228,"released_at":229},81152,"0.99.8rc1","## What's Changed\r\n* Updated prithvi mae code by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F266\r\n* Bump pytest from 8.2.2 to 8.3.3 by @dependabot in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F262\r\n* Dependabot target is now maintenance by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F259\r\n* Change Clay forward signature to work with tasks by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F258\r\n* Feat: Return all features in Clay v1 by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F245\r\n* Feat: Add LORA support in `EncoderDecoderFactory` by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F235\r\n* Fix `state_dict` redefinition by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F268\r\n* adds smp model factory example by @PedroConrado in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F74\r\n* Trying to test for 3.12 (update packages if necessary) by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F44\r\n* Update prithvi model by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F273\r\n* Fix Prithvi V1 weight path by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F274\r\n* Init prithvi models from hf configs by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F275\r\n* updating documentation by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F271\r\n* [WIP] Generic multimodal dataset and MultiMAE by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F237\r\n* Fix custom modules import error by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F282\r\n* Fix custom modules import error by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F283\r\n* Fix custom modules import error for validate by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F284\r\n* Add\u002Fnew datasets by @PedroConrado in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F287\r\n* No default custom path by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F292\r\n* Update README.md by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F289\r\n* Module no more used by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F293\r\n* Fix clay `hf_hub_filename` by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F298\r\n* Update pyproject.toml for 0.99.7 by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F302\r\n* Prithvi v1 renaming and config fix by @blumenstiel in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F304\r\n* Improve\u002Fcustom  by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F299\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fcompare\u002F0.99.7...0.99.8rc1","2024-12-09T08:49:49",{"id":231,"version":232,"summary_zh":233,"released_at":234},81153,"0.99.7","## What's Changed\r\n* Fix: Remove filter warnings in clay by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F238\r\n* fix 239 by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F240\r\n* Refactor: Use fused attention for Clay by @fmartiescofet in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F248\r\n* [WIP] fix 247 by @romeokienzler in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F250\r\n* fixes typo at sen1floods11 dataset by @PedroConrado in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F254\r\n* Fix\u002Fcheckpoint by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F255\r\n* Other ways to define custom modules. by @Joao-L-S-Almeida in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fpull\u002F251\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIBM\u002Fterratorch\u002Fcompare\u002F0.99.6...0.99.7","2024-12-09T08:49:18"]