6 points par xguru 2022-04-07 | Aucun commentaire pour le moment. | Partager sur WhatsApp
  • À mi-chemin entre pytorch et micrograd
  • Un framework de deep learning simple et facile, avec moins de 10 lignes de code
    • Ajout facile d'accélérateurs
    • Prise en charge des modèles EfficientNet et Transformer
  • Support de l'Apple Neural Engine et du Google TPU en cours de développement
  • À terme, l'objectif est de créer du matériel pour tinygrad, ce qui le rendra extrêmement rapide. Pour l'instant, c'est lent

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