tensor

強力なGPUアクセラレーションを備えたPythonでのテンソルと動的ニューラルネットワーク。

Burnは、柔軟性、効率性、ポータビリティを妥協しない次世代のテンソルライブラリおよびDeep Learning Frameworkです。

オープン機械学習コンパイラフレームワーク

GPU向けNumPyとSciPy

読みやすく信頼性の高いコードのための柔軟で強力なテンソル演算（pytorch, jax, TFなど向け）

AI検索プラットフォーム

PyTorchのためのモバイル、組み込み、エッジを横断するオンデバイスAI。

MegEngineは、高速で拡張性があり、使いやすく、自動微分をサポートする深層学習フレームワークです。

統計、財務、機械学習分析向けのモダン C++ DataFrame

Elixir用の多次元配列（テンソル）および数値定義

テンソル計算とディープラーニングに関する素晴らしいコンパイラプロジェクトと論文のリスト

numpy、pandas、scikit-learn、および Python 関数を拡張する、大規模データ計算向けのテンソルベースの統合フレームワーク Mars

MLアルゴリズムが2〜2000倍高速化、メモリ使用量が50%削減され、新旧すべてのハードウェアで動作します。

純粋な 🔥 の1ファイルでLlama 2を推論

形状チェックされたテンソルとニューラルネットワークを備えた、Rustでのディープラーニング

x86、Arm、RISC-V、WASM にわたり、6ビット浮動小数点数から64ビット複素数までの16種類の数値型に対する、SIMD 高速化された距離計算、内積、行列演算、地理空間および幾何学的カーネル。Python、Rust、C、C++、Swift、JS、Go のバインディングを提供 📐

TensorLy: Pythonにおけるテンソル学習

OpenMP、Cuda、OpenCLバックエンドを介してCPU、GPU、組み込みデバイス向けにディープラーニングを重視した、Nim製の高速で使いやすくポータブルなテンソルライブラリ

Tensor Algebra Compiler (taco) は、CPU および GPU 上でスパーステンソル式を計算します。

共通のインメモリテンソル構造

テンソルの初期化、演算、インデクシング、リシェーピングをカバーするPyTorch入門

テンソルに対して準同型暗号演算を行うためのライブラリ

⚡️収縮順序の最適化により、NumPy、Tensorflow、Dask などの einsum 関数を最適化する

特殊な密・疎行列演算およびディープラーニングプリミティブのためのライブラリ。

Egison プログラミング言語

動画の背景モデリングと差分抽出のための低ランク・スパースツール群

PyTorchによるスパイキングニューラルネットワーク（SNN）のディープラーニング

たった1行のコードで PyTorch テンソルを可視化する

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DiffSharp: 微分可能な関数型プログラミング