机械之心报道
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最近，天才黑客 George Hotz 开源了一个小型深度学习框架 tinygrad，兼具 PyTorch 和 micrograd 的功效。 tinygrad 的代码数目不到 1000 行，现在该项目获得了 GitHub 1400 星。
在深度学习时代，谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来辅助开发者更轻松地学习、构建和训练差别类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精神来维护 TensorFlow、PyTorch 这样重大的深度学习框架。
除了这类主流框架之外，开发者们也会开源一些小而精的框架或者库。好比今年 4 月份，特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 开源了其编写的微型 autograd 引擎 micrograd，该引擎还用 50 行代码实现了一个类 PyTorch api 的神经网络库。现在，micrograd 项目的 GitHub star 量到达 1200 星。
不久前，天才黑客 George Hotz（乔治 · 霍兹）开源了一个小型 Autograd Tensor 库 tinygrad，它介于 PyTorch 和 micrograd 之间，能够知足做深度学习的大部分要求。上线不到一个月，该项目在 GitHub 上已经获得 1400 星。
项目地址：https://github.com/geohot/tinygrad
凭据 GitHub 内容，下文对 tinygrad 的安装与使用做了简要先容。感兴趣的同砚也可通过 George Hotz 的 YouTube 视频举行学习。
视频地址：https://www.youtube.com/channel/UCwgKmJM4ZJQRJ-U5NjvR2dg
tinygrad 的安装与使用
「tinygrad 可能不是最好的深度学习框架，但它确实是深度学习框架。」
George 在项目中保证，tinygrad 代码量会永远小于 1000 行。
安装
tinygrad 的安装历程异常简朴，只需使用以下下令：
pip3 install tinygrad --upgrade示例
安装好 tinygrad 之后，就可以举行示例运行，代码如下：
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5条评论AllbetGmaing手机版下载
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