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tensor

实现轻量级1D张量库 模仿PyTorch和NumPy功能

该项目用C语言实现了一个简单的1D浮点张量库,功能类似PyTorch的Tensor和NumPy的ndarray。库支持高效切片操作,并提供Python接口。通过展示张量对象如何管理Storage和View来实现高效内存利用,帮助开发者理解底层张量操作原理。项目还演示了如何将C代码封装为Python模块,并使用pytest进行测试。

safetensors - 安全高效的张量存储格式 支持零拷贝和延迟加载
GithubHugging Facesafetensors开源项目张量存储文件格式机器学习
safetensors是一种新的张量存储格式,旨在安全高效地保存机器学习模型。与pickle相比,它提供了更好的安全性,同时通过零拷贝技术保持高性能。该库支持Python和Rust,提供简单的API用于张量的存储和加载。safetensors支持延迟加载、布局控制和多种数据类型,适用于大规模模型的存储和分发。在加载速度和内存效率方面表现优异,尤其适合分布式环境。
tensorly - Python张量学习库,兼容多种计算后端
GithubPythonTensorLy开源项目张量代数张量分解机器学习
TensorLy是一个专注于简化张量学习的Python库,支持张量分解、张量学习和张量代数操作。其后端系统兼容NumPy、PyTorch、JAX、TensorFlow和CuPy,可在CPU或GPU上执行大规模计算。安装方便,仅需使用pip或conda命令,且提供详尽的文档和Jupyter Notebooks示例,方便用户快速入门。这个工具不仅适合学术研究,还为开发者提供了丰富的API,欢迎通过GitHub进行贡献。
DI-treetensor - 树状张量结构简化深度学习中的复杂计算
DI-treetensorGithubOpenDILabPyTorch开源项目张量树形结构
DI-treetensor是OpenDILab开发的树状张量结构库,支持树形方式进行张量操作,简化了复杂的树形计算过程。该项目提供创建树状张量、数学运算和反向传播等功能,与PyTorch兼容。DI-treetensor为树形数据处理提供了灵活高效的解决方案,适用于深度学习中的复杂数据结构处理。
tensordict - PyTorch张量集合操作的高效字典类工具
GithubPyTorchTensorDict开源项目张量操作数据处理机器学习
TensorDict是一个继承张量属性的字典类,为PyTorch提供简洁的张量集合操作方法。它支持异步设备传输、节点间快速通信、张量形状操作和分布式计算,提高了代码的可读性、紧凑性和模块化。这个工具适用于模型训练、优化器实现等机器学习任务,能有效简化代码结构,提升开发效率。
einops - 灵活高效的张量操作,兼容多个框架
Githubeinopsnumpypytorchtensor操作开源项目深度学习
Einops 提供简洁高效的张量操作,适用于 numpy、pytorch、tensorflow、jax 等多个框架。通过易于理解的 Einstein 风格操作符,提高代码的可读性和可靠性。主要功能包括张量的重新排列、简化、复制、打包与解包。Einops 适用于深度学习和复杂数据处理任务,是开发者优化代码的理想工具。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
TensorFlow.NET - 用 C# 实现完整的 Tensorflow API,允许 .NET 开发人员使用跨平台的 .NET Standard 框架开发、训练和部署机器学习模型
.NETGithubKerasTensorFlowTensorFlow.NET开源项目机器学习
TensorFlow.NET为.NET Standard框架提供了TensorFlow绑定,使.NET开发者能够使用C#或F#进行机器学习模型的开发、训练和部署。项目内置Keras高级接口,支持将Python代码无缝移植到.NET环境,适用于Windows、Linux和MacOS系统,并支持CPU和GPU版本。
tensorlayer-chinese - 基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库
GithubTensorFlowTensorLayer增强学习开源项目深度学习神经网络
TensorLayer是一个基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库,提供丰富的神经网络组件和函数,以帮助研究人员及工程师应对复杂的AI挑战。项目包含详细的中文文档,并拥有活跃的中文和英文社群,提供广泛的讨论与支持平台。
smolar - C语言实现的轻量级多维数组库
C语言Githubnumpysmolar多维数组开源项目数组运算
smolar是一个开源的C语言多维数组库,类似numpy但更轻量,仅包含一个文件。目前支持float类型的N维数组,实现了创建、初始化、遍历和广播等基本功能。该项目探索多维数组实现原理,适用于学习和教育目的。未来计划扩展数组操作、支持更多数据类型,并引入并行计算提升性能。
tch-rs - Rust语言的PyTorch C++ API接口
GithubPyTorchRustlibtorchnn::Moduletch-rs开源项目
tch-rs是Rust语言对PyTorch C++ API的绑定,通过简洁的封装实现高效的深度学习模型训练和推理。支持系统全局libtorch安装、手动安装和Python PyTorch安装,兼容CUDA并支持静态链接。提供详细的安装说明和丰富的示例代码,包括基础张量操作、梯度下降训练、神经网络构建和迁移学习等,适合不同水平的开发者。
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