机械之心报道

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最近,天才黑客 George Hotz 开源了一个小型深度学习框架 tinygrad,兼具 PyTorch 和 micrograd 的功效。 tinygrad 的代码数目不到 1000 行,现在该项目获得了 GitHub 1400 星。

在深度学习时代,谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来辅助开发者更轻松地学习、构建和训练差别类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精神来维护 TensorFlow、PyTorch 这样重大的深度学习框架。
除了这类主流框架之外,开发者们也会开源一些小而精的框架或者库。好比今年 4 月份,特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 开源了其编写的微型 autograd 引擎 micrograd,该引擎还用 50 行代码实现了一个类 PyTorch api 的神经网络库。现在,micrograd 项目的 GitHub star 量到达 1200 星。
不久前,天才黑客 George Hotz(乔治 · 霍兹)开源了一个小型 Autograd Tensor 库 tinygrad,它介于 PyTorch 和 micrograd 之间,能够知足做深度学习的大部分要求。上线不到一个月,该项目在 GitHub 上已经获得 1400 星。


项目地址:https://github.com/geohot/tinygrad
凭据 GitHub 内容,下文对 tinygrad 的安装与使用做了简要先容。感兴趣的同砚也可通过 George Hotz 的 YouTube 视频举行学习。


视频地址:https://www.youtube.com/channel/UCwgKmJM4ZJQRJ-U5NjvR2dg
tinygrad 的安装与使用
「tinygrad 可能不是最好的深度学习框架,但它确实是深度学习框架。」
George 在项目中保证,tinygrad 代码量会永远小于 1000 行。
安装
tinygrad 的安装历程异常简朴,只需使用以下下令:
pip3 install tinygrad --upgrade

示例
安装好 tinygrad 之后,就可以举行示例运行,代码如下:
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