生态系统
从理论理解到实际实现，所有层都可以协同工作，也可以独立拆开。
P10
基础张量计算引擎，覆盖内存、算子和硬件后端。
TPX
面向动态图的显式自动微分层。
Stax
静态图优化、JIT、算子融合与图捕获实验场。
NN
PyTorch 兼容的高层神经网络 API。
从学习到硬件
Pythonic 接口、可读 CPU 与 CUDA 后端，以及 nanobind 集成，让 TensorPlay 同时适合深度学习基础学习、自定义网络层和硬件内核实验。
从理论理解到实际实现，所有层都可以协同工作，也可以独立拆开。
基础张量计算引擎，覆盖内存、算子和硬件后端。
面向动态图的显式自动微分层。
静态图优化、JIT、算子融合与图捕获实验场。
PyTorch 兼容的高层神经网络 API。
Pythonic 接口、可读 CPU 与 CUDA 后端，以及 nanobind 集成，让 TensorPlay 同时适合深度学习基础学习、自定义网络层和硬件内核实验。