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catgrad-基于范畴论的深度学习编译器

catgrad是一个基于范畴论的深度学习编译器,它不使用autograd进行训练,而是将模型的反向传播编译为静态代码。这意味着训练循环可以在不需要深度学习框架的情况下运行,甚至不需要...

catgrad是一个基于范畴论的深度学习编译器,它不使用autograd进行训练,而是将模型的反向传播编译为静态代码。这意味着训练循环可以在不需要深度学习框架的情况下运行,甚至不需要catgrad本身。该项目支持多个编译目标,包括Python/numpy和C++/GGML等,从而提供更高的灵活性和性能。
catgrad的特点:
1. 不使用autograd进行训练
2. 将反向传播编译为静态代码
3. 可以在没有深度学习框架的情况下运行训练循环
4. 支持多个编译目标,如Python/numpy和C++/GGML

catgrad的功能:
1. 在Python环境中使用catgrad进行深度学习模型的训练
2. 将训练循环编译为C++代码以提高性能
3. 使用catgrad进行参数优化而不依赖于传统的深度学习框架

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