#张量运算

Tensor-Puzzles项目包含21个张量编程挑战，旨在加深对PyTorch和NumPy等张量编程语言的理解。这些精心设计的题目引导学习者利用广播等技巧，从基本原理实现复杂张量操作，减少对标准库的依赖。项目注重实践和创新，有助于全面提升张量编程能力。

Seq2SeqSharp是基于.NET开发的深度学习框架，支持序列到序列、标注和分类等多种任务。该框架具有跨平台兼容性，可在CPU和GPU上运行，提供Transformer和LSTM等神经网络架构。它还包含性能优化、混合精度训练和多GPU并行等功能，适用于文本和图像处理。

keras-non-local-nets项目提供了Keras实现的非局部神经网络块。支持Gaussian、Embedded Gaussian和Dot等多种实例化方式，并通过可变屏蔽计算模式优化性能。项目包含使用模板和示例代码，便于集成到现有神经网络中。同时支持函数式API和Sequential API，适应不同的网络构建需求。

TIM-VX是一个开源的神经网络部署框架，支持150多种算子和多种硬件平台。它具有简化的C++ API、动态图构建和形状推断功能，可作为多种深度学习框架的后端。TIM-VX简化了AI应用的开发和部署流程，适用于Android NN、TensorFlow Lite等多种环境。

Kotlin∇是一个为JVM平台开发的类型安全自动微分框架。它支持高维数据结构和运算符，通过类型系统确保代数约束，减少运行时错误。框架功能包括标量、向量和矩阵运算，形状安全的代数操作，以及偏微分和高阶微分。Kotlin∇还提供符号微分恢复和数值梯度检查，为开发者提供全面的微分编程工具。