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纯净与透明
TensorPlay 以清晰为构建目标，允许你追踪从 Python 到 C++ 核心的每一个操作，而不会迷失在抽象中。
TensorPlay透明的 AI 架构
一个适合学习者、兼容 PyTorch 的深度学习框架，旨在揭示神经网络内部原理并促进自定义硬件实验。
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pip install tensorplay --index-url https://download.tensorplay.cn/whl/cu130TensorPlay 生态系统
一系列设计用于协同工作或独立使用的库。
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TensorPlay 架构设计：为什么选择四个核心库？
深入探讨 TensorPlay “解耦优先”的设计哲学。通过将框架拆分为 P10、TPX、Stax 和 NN 四个独立且职责单一的库，我们实现了灵活性与高度可定制性的完美平衡。
深入 P10 核心：Dispatcher 与硬件抽象层
揭秘 TensorPlay 如何在底层实现跨硬件的算子调度。通过 Dispatcher 机制与 TensorImpl 模式，P10 能够以极低的延迟将计算任务分发至最合适的硬件后端。
TPX 自动微分：如何实现计算与梯度的完美解耦？
传统的 autograd 往往深度嵌入计算逻辑。TPX 采用了一种全新的“透明扩展”模式，在完全不侵入 P10 计算逻辑的前提下，实现了灵活的动态图追踪与梯度回传。
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