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DiffSharp

DiffSharp

开源张量库 支持可微分编程和机器学习

DiffSharp是一个开源张量库，专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发，支持嵌套和混合模式微分，提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯，支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速，适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台，可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。

DiffSharp张量库微分编程机器学习PyTorchGithub开源项目
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构建状态 覆盖率状态

这是DiffSharp 1.0的开发分支。

注意：此分支正在开发中。它包含不完整的代码、功能和设计，可能会随时更改；使用TorchSharp后端时，目前仅支持x64平台，详情请参阅[DEVGUIDE.md]。

DiffSharp是一个支持可微分编程的张量库。它专为机器学习、概率编程、优化和其他领域而设计。

主要特点

  • 嵌套和混合模式微分
  • 常见优化器、模型元素、可微分概率分布
  • 使用F#进行稳健的函数式编程
  • PyTorch熟悉的命名和习惯用法，高效的LibTorch CUDA/C++张量，支持GPU
  • 支持Linux、macOS和Windows
  • 可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本
  • 100%开源

文档

您可以在这里找到文档，包括安装和入门信息。

发行说明可以在这里找到。

交流

请使用GitHub问题来分享错误报告、功能请求、安装问题、建议等。

贡献

我们欢迎所有的贡献。

  • 错误修复：如果您遇到错误，请打开一个问题描述该错误。如果您计划贡献错误修复，请随时在拉取请求中进行。
  • 新功能：如果您计划贡献新功能，请先打开一个问题讨论该功能，然后再创建拉取请求。

团队

DiffSharp由Atılım Güneş Baydin、Don Syme和其他贡献者开发，最初是由自动微分专家Barak Pearlmutter和Jeffrey Siskind监督的项目。

许可证

DiffSharp采用BSD 2-Clause "简化"许可证，您可以在此存储库的LICENSE文件中找到。

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