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Operazioni tensoriali flessibili e potenti per codice leggibile e affidabile (per pytorch, jax, TF e altri)

di arogozhnikov · GitHub
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cupydeep-learningeinopsMITPython
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Esegui operazioni flessibili su array di dati in Python per un codice più chiaro e affidabile.

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9.6k9.5k
2026-07-042026-08-31
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Operazioni tensoriali flessibili e potenti per codice leggibile e affidabile (per pytorch, jax, TF e altri)

einops ha 9.5k stelle su GitHub. È stato forkato 400 volte. einops è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2018. einops è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: cupy, deep-learning, einops, jax.

Frequently asked questions

Che cos'è einops?

Operazioni tensoriali flessibili e potenti per codice leggibile e affidabile (per pytorch, jax, TF e altri)

einops è open source?

einops è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.

einops è gratuito?

Sì. einops è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è einops?

einops è disponibile con licenza MIT.

In quale linguaggio è scritto einops?

einops è scritto principalmente in Python.

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