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einops

灵活高效的张量操作，兼容多个框架

einopstensor操作深度学习numpypytorchGithub开源项目

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。

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evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
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本课程深入探讨如何使用Python及其科学计算库在Jupyter笔记本中进行高速度和高准确性的矩阵计算。从基础的矩阵运算到复杂的分解技术，全方位提升数据科学家处理大数据的能力。辅以丰富的视频教学和论坛讨论，构建完善的学习生态。
learned_optimization - 基于JAX的元学习优化器研究框架
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learned_optimization是一个研究代码库，主要用于学习型优化器的训练、设计、评估和应用。该项目实现了多种优化器和训练算法，包括手工设计的优化器、学习型优化器、元训练任务以及ES、PES和截断反向传播等外部训练方法。项目提供了详细的文档和教程，包括Colab笔记本，方便用户快速入门。learned_optimization适用于元学习和动态系统训练的研究，为相关领域提供了功能丰富的工具。
optimum-intel - Transformers和Diffusers库与Intel提供的不同工具和库之间的接口，用于加速 Intel 架构上的端到端管道
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Optimum Intel接口将Hugging Face的Transformers和Diffusers库与Intel的工具相结合，优化PyTorch模型性能。支持Intel Neural Compressor的量化和剪枝技术，OpenVINO的高性能推理以及Intel Extension for PyTorch的操作融合和图优化。Optimum Intel提供简单直观的接口和丰富示例，便于在Intel硬件上部署高效模型。
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