carefree-learn 项目简介
carefree-learn 是一个旨在让深度学习变得简单的项目，使用了广受欢迎的 PyTorch 框架。对于那些希望通过 PyTorch 进行深度学习的用户来说，这个项目将提供方便和高效的工具。
设计原则
在carefree-learn项目中，设计遵循着几个重要的原则：
-
模块优先：所有的代码现在都聚焦于“模块优先”的思想。过去使用的
model（模型）现在被简化为一个module（模块）。这意味着如果用户只希望在推理阶段使用那些令人兴奋的 AI 模型，直接使用module就足够了，而无需处理复杂的训练细节。 -
本地化模块：这些模块尽可能地保持“本地化”，除
nn.Module外，不采用从其他基础类继承的方式，而是通过依赖注入来实现以前基于继承的功能。这种设计让模块在使用torch.compile时更加友好。 -
非训练优先：项目初期并不以训练为主要目标，但随着现代 AI 技术的发展，训练相关的内容将会逐步加入到项目中。
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向后兼容：API 将尽可能地保持向后兼容，以确保更新不会破坏已有的功能。
许可证
carefree-learn 使用 MIT 许可证，如在项目的 LICENSE 文件中所述。这意味着该项目是开源的，并且用户可以自由地使用、修改和分发。
总的来说，carefree-learn 的目标是通过简化模型和模块的使用，让用户更加轻松地构建基于 PyTorch 的深度学习应用。同时，其设计原则确保了项目的灵活性和易用性，为想要深入了解 和使用现代 AI 技术的开发者提供了一个极好的平台。
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