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Operações tensorais flexíveis e poderosas para código legível e confiável (para pytorch, jax, TF e outros)

por arogozhnikov · GitHub
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cupydeep-learningeinopsMITPython
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Realize operações flexíveis em arrays de dados em Python para um código mais claro e confiável.

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9.6k9.5k
2026-07-042026-08-31
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📄 Sobre

Operações tensorais flexíveis e poderosas para código legível e confiável (para pytorch, jax, TF e outros)

einops tem 9.5k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 400 vezes. einops é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2018. einops está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: cupy, deep-learning, einops, jax.

Frequently asked questions

O que é einops?

Operações tensorais flexíveis e poderosas para código legível e confiável (para pytorch, jax, TF e outros)

einops é de código aberto?

einops é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.

einops é gratuito?

Sim. einops é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está einops?

einops está disponível sob a licença MIT.

Em que linguagem einops está escrito?

einops é escrito principalmente em Python.

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