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Opérations tensoriales flexibles et puissantes pour un code lisible et fiable (pour pytorch, jax, TF et autres)

par arogozhnikov · GitHub
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cupydeep-learningeinopsMITPython
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Effectuez des opérations flexibles sur des tableaux de données en Python pour un code plus clair et plus fiable.

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2026-07-042026-08-31
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📄 À propos

Opérations tensoriales flexibles et puissantes pour un code lisible et fiable (pour pytorch, jax, TF et autres)

einops compte 9.5k étoiles sur GitHub. Il a été forké 400 fois. einops est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2018. einops est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : cupy, deep-learning, einops, jax.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que einops ?

Opérations tensoriales flexibles et puissantes pour un code lisible et fiable (pour pytorch, jax, TF et autres)

einops est-il open source ?

einops est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

einops est-il gratuit ?

Oui. einops est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est einops ?

einops est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage einops est-il écrit ?

einops est écrit principalement en Python.

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