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什么是 TensorPlay?
一个为学习和小型实验而生、可以拆开研究和重新组合的透明深度学习框架。
核心目标
透明:每层抽象都可以被剥开。
简洁:优先选择可读实现。
入口:提供熟悉的 Python 模块与训练接口,降低迁移门槛。
可改造:支持自定义硬件、算子、微分和图优化实验。
四个核心库
P10 负责纯张量计算,TPX 负责自动微分,Stax 负责静态图优化,NN 提供高层网络组件。它们保持单向依赖,也可以独立使用。
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