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。