pymc-devs/pytensor

해결하는 문제

PyTensor는 다차원 배열을 포함한 복잡한 수학적 표현을 정의하고 최적화하며 평가할 수 있는 방법을 제공합니다. PyMC의 계산 백엔드로 작동하여 효율적인 수치 계산과 기울기 계산을 가능하게 합니다.

작동 방식

수학적 연산을 표현하기 위해 심볼릭 그래프 프레임워크를 사용합니다. 일부 현대적인 딥러닝 라이브러리와 달리, PyTensor는 고급 최적화를 위해 인플레이스로 수정 가능한 정적 그래프를 유지합니다. 이 그래프를 C, JAX, 또는 Numba를 통해 실행 가능한 코드로 트랜스파일하여 높은 성능을 보장합니다.

대상 사용자

확률적 프로그래밍이나 사용자 정의 심볼릭 최적화에 종사하는 개발자 및 연구자들을 위한 유연하고 수정 가능한 심볼릭 수학 계산 백엔드가 필요할 때 적합합니다.

주요 특징

• 정적 그래프 최적화: 불필요한 연산을 제거하기 위해 식 그래프를 인플레이스로 수정 가능.
• 다중 백엔드 컴파일: C, JAX, Numba를 통해 컴파일 지원.
• 자동 미분: 심볼릭 표현의 기울기를 계산 가능.
• 확장 가능한 프레임워크: 순수 Python 코드베이스로 사용자 정의 연산자 빠른 개발 가능.