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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。

uTensor - 基于TensorFlow,专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架
ArmGithubTensorFlowuTensor嵌入式系统开源项目机器学习
uTensor是一个基于TensorFlow,专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架。其核心运行时库仅有约2KB大小,提供模块化架构、低功耗执行、便捷调试和高效错误处理等功能。通过重构代码和工具,uTensor提升了模型修改和扩展的易用性,并支持高性能操作符和内存管理方案,确保系统运行的安全性和可靠性。
hello_tf_c_api - 跨平台运行TensorFlow C API的方法与示例
C APIGithubLinuxTensorFlowWindowsmacOS开源项目
本页面介绍在Windows、Linux和macOS平台上运行TensorFlow C API的步骤和示例,包括Tensor的创建、分配、图的加载和会话运行。用户还可以发现构建示例及相关链接,以轻松获取和链接TensorFlow库。
tensor2tensor - 一个旨在使深度学习更加深入的深度学习模型和数据集的库
GithubTensor2Tensor开源项目数据集模型训练深度学习翻译任务
Google Brain团队和社区合作开发的tensor2tensor库,通过提供多模态的深度学习模型和数据集,简化了机器学习的应用,尤其在文本、图像与语音处理上表现出色。项目不再开发新功能,但持续维护并推荐用户迁移到其后继库Trax,以获得更好的支持和更新。
DiffSharp - 开源张量库 支持可微分编程和机器学习
DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习
DiffSharp是一个开源张量库,专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发,支持嵌套和混合模式微分,提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯,支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速,适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台,可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架,专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器(MLP)和多分辨率哈希编码,并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU,通过C++/CUDA API和PyTorch扩展,助力高性能计算和深度学习项目。
torchtyping - 张量类型注解工具,支持形状和数据类型检查
GithubPyTorchPythontorchtypingtype annotations开源项目检测类型
一种适用于PyTorch的工具,用于对张量的形状和数据类型进行类型注解,通过编程检查确保张量规范,减少错误。支持多种注解,具有高度的可扩展性,包括形状、数据类型和维度名称。与typeguard集成,可进行运行时类型检查,提升代码的可读性和健壮性。
Arraymancer - 提供高效N维数组计算,支持CPU、CUDA和OpenCL
ArraymancerGithubNimndarray开源项目深度学习科学计算
Arraymancer是一个高效且易用的N维数组(tensor)库,支持CPU、CUDA和OpenCL,适用于科学计算、机器学习和深度学习。受Numpy和PyTorch的启发,它包含丰富的数值计算、降维、分类和回归算法。即使不使用机器学习组件也可以操作,支持OpenMP和多种BLAS/LAPACK库,并能在高速Nim编译器下显著提升开发效率。
rust - Rust语言TensorFlow绑定,支持多平台和GPU加速
GithubRustTensorFlow安装开源项目文档绑定
TensorFlow Rust提供符合Rust语言习惯的TensorFlow绑定,支持便捷下载或编译TensorFlow共享库和GPU加速。该项目仍在活跃开发,API尚未完全稳定。用户可以通过在Cargo.toml中添加依赖项并运行cargo build来构建,详见文档和示例代码。
tensorpack - 高效的神经网络训练接口,支持多GPU和分布式训练
GithubTensorpack可重复性研究开源项目数据加载性能训练速度高质量实现
Tensorpack是基于TensorFlow的神经网络训练接口,专注于提升训练速度与性能。其高效的数据加载和并行化策略显著提高了训练速度,尤其是在CNN上的表现比Keras代码快1.2到5倍。Tensorpack适合需要可重复和灵活研究的开发者,支持多GPU和分布式训练,并提供多个著名论文的高质量复现案例。Tensorpack并不是一个模型包装器,用户可以灵活使用TensorFlow及其他高层API。
numpy - Python科学计算的核心基础库
GithubNumPyN维数组Python开源项目科学计算
NumPy是Python科学计算的核心库,提供N维数组对象和高级数学函数。支持广播功能,可集成C/C++和Fortran代码,并包含线性代数、傅里叶变换和随机数生成工具。作为开源项目,NumPy欢迎社区贡献,包括代码开发、文档编写等。项目致力于营造开放包容的环境,为科学计算奠定基础。
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