访问官网
Github
Huggingface
文档Ivy 项目介绍
Ivy 是一个面向深度学习模型和工具的跨框架转换平台，为开发者和研究者提供了强大而灵活的功能。无论你是在使用 PyTorch、TensorFlow、JAX 还是 NumPy，Ivy 都能帮助你轻松地在这些框架之间转换代码，从而保持项目的灵活性和可维护性。以下是对 Ivy 项目的详细介绍。
项目特色
Ivy 的主要功能是ivy.transpile，能够在不同的深度学习框架之间转换机器学习模型、工具和库，在保持其完整功能的情况下实现使用不同框架开发的代码互操作。此外，Ivy 还提供了ivy.trace_graph工具，帮助用户在任何框架中创建优化的基于图的模型和函数。
支持框架
Ivy 目前支持从以下框架转换代码，未来将继续扩大支持的框架范围：
- PyTorch: 可以作为源框架进行转换。
- TensorFlow: 可以作为目标框架进行转换。
- JAX: 可以作为目标框架进行转换。
- NumPy: 可以作为目标框架进行转换。
案例与使用示例
使用 Ivy 可以轻松将代码从一个框架转换到另一个框架。以下是一个简单的示例：
import ivy
import torch
import tensorflow as tf
def torch_fn(x):
a = torch.mul(x, x)
b = torch.mean(x)
return x * a + b
tf_fn = ivy.transpile(torch_fn, source="torch", target="tensorflow")
tf_x = tf.convert_to_tensor([1., 2., 3.])
ret = tf_fn(tf_x)
这个例子展示了如何将一个简单的 PyTorch 函数转换为 TensorFlow 函数，并在 TensorFlow 中使用转换后的函数进行计算。
安装指南
安装 Ivy 非常简单，只需通过 pip 执行以下命令即可：
pip install ivy
如果你想尝试最新的更改，建议从源代码安装，但请注意可能会有不稳定性：
git clone https://github.com/ivy-llc/ivy.git
cd ivy
pip install --user -e .
文档与社区
Ivy 提供了详尽的文档和教程，帮助用户快速上手。访问文档页面可以了解更多关于 Ivy 的动机、设计和实现细节。
加入 Ivy 的Discord 社区，在这里你可以与其他开发者交流、分享想法以及获得直接的技术支持。
贡献与支持
Ivy 鼓励全球开发者社区的贡献，无论是代码、反馈或是文档改进。请查看我们的贡献指南以获得更多信息。
最后，如果 Ivy 在你的项目中有帮助，请考虑引用我们的论文来给予支持和帮助开源项目的持续改进。
