Flexible und leistungsstarke Tensoroperationen für lesbaren und zuverlässigen Code (für pytorch, jax, TF und andere)
Führen Sie flexible Operationen auf Datenarrays in Python für klareren und zuverlässigeren Code durch.
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einops hat 9.6k Sterne auf GitHub. Es wurde 400-mal geforkt. einops ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2018 aktiv entwickelt. einops ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: cupy, deep-learning, einops, jax.
Flexible und leistungsstarke Tensoroperationen für lesbaren und zuverlässigen Code (für pytorch, jax, TF und andere)
einops ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ja. einops ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
einops ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
einops ist hauptsächlich in Python geschrieben.
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[](https://opensourceai.tech/project/arogozhnikov-einops.html)
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