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autograd

支持Python和NumPy的高效自动微分库

Autograd是一个自动微分库,可对原生Python和NumPy代码进行微分。它支持反向模式和前向模式微分,能高效计算标量函数对数组参数的梯度。Autograd兼容Python的多数特性,如循环、条件语句、递归和闭包,并支持高阶导数。这个库主要应用于基于梯度的优化,在机器学习、神经网络和科学计算等领域有广泛应用。

autodiff - 高效直观的C++17自动微分库
C++库Githubautodiff导数计算开源项目自动微分表达式树
autodiff是一个C++17自动微分库,通过现代编程技术实现高效的导数计算。支持前向和反向模式,只需少量代码修改即可处理复杂函数。该库适用于机器学习、优化和科学计算领域,为开发者提供灵活的自动微分功能。
nevergrad - 无梯度优化库 支持多种参数类型
GithubNevergradPython库优化平台参数化开源项目无梯度优化
Nevergrad是一个Python 3.8+开源无梯度优化库,支持连续、离散变量及混合参数空间的优化。它提供简洁的API,用于函数最小化和超参数调优等任务。库中包含多种优化算法,如NGOpt,可处理高维和非凸优化问题。Nevergrad适用于机器学习、科学计算和工程领域的优化任务。
micrograd - 轻量级自动梯度引擎实现神经网络核心训练
Githubmicrograd反向传播开源项目机器学习神经网络自动梯度
micrograd是一个轻量级自动梯度引擎,实现反向传播算法,为神经网络训练提供核心功能。项目基于karpathy/micrograd,并针对LLM101n模块进行了优化。包含自动梯度引擎、简单神经网络和训练循环,致力于提供直观的神经网络训练可视化。后续将开发交互式Web演示,支持实时数据点调整和网络响应观察。
autometrics-py - Python函数自动化监控与性能分析库
AutometricsGithubPrometheusPython函数装饰器开源项目指标监控
autometrics-py是一个Python库,为函数自动添加关键指标监控。它生成标准化指标和Prometheus查询,支持SLO定义、Grafana仪表盘集成和多种指标收集配置。这些功能有助于开发者快速识别和解决生产环境中的问题,提高代码可观测性。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台,基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求,易于使用和扩展,还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成,是进行深度学习和AI研究的理想工具。
textgrad - 基于文本反馈的自动'微分'优化框架
GithubTextGrad优化开源项目文本反馈梯度下降自动微分
TextGrad是一个基于大语言模型文本反馈实现自动'微分'的框架。它提供简洁API用于定义损失函数和基于文本反馈的优化。该框架与PyTorch接口相似,可优化文本、代码等非结构化变量,为自然语言处理和人工智能开发提供新思路。
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。
chainer - Python深度学习框架,支持动态计算图和CUDA加速
CUDAChainerCuPyGithub开源项目深度学习自动微分
Chainer是一个Python深度学习框架,提供基于define-by-run方法的自动微分API(动态计算图)和面向对象的高级API,用于构建和训练神经网络。通过CuPy支持CUDA/cuDNN,实现高性能训练和推理。尽管Chainer已进入维护阶段,仅进行bug修复和维护,但其文档、教程和社区资源仍然活跃,适合研究和开发深度学习模型的用户。
cupy - GPU加速的Python科学计算库
CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目
CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库,与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行,提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性,使现有代码易于迁移到GPU上,同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外,CuPy还提供对底层CUDA功能的访问,允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算,还广泛应用于数据分析、深度学习等领域,为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。
autogluon - 自动化机器学习工具,简单实现高精度预测
AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化
AutoGluon简化了机器学习任务,让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11,并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型,提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源,适合各层次用户的需求。
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