tensorly/tensorly

해결하는 문제

TensorLy는 텐서 분해, 텐서 대수, 텐서 학습을 위한 통합된 Python 라이브러리를 제공함으로써 텐서 학습을 단순화합니다. 다양한 딥러닝 프레임워크에 맞게 복잡한 텐서 연산을 다시 작성할 필요가 없습니다.

작동 방식

고수준 래퍼로서 유연한 백엔드 시스템을 갖추고 있습니다. 기본적으로 NumPy를 사용해 계산할 수 있으며, PyTorch, JAX, TensorFlow, CuPy, Paddle로 전환하여 GPU 가속 기능을 활용하고 방법의 확장성을 높일 수 있습니다.

대상 사용자

다차원 배열(텐서)을 다루며 다양한 계산 백엔드에서 고급 분해나 대수 연산을 수행해야 하는 연구자 및 개발자에게 적합합니다.

주요 기능

• 다중 백엔드 지원: NumPy, PyTorch, TensorFlow, JAX, CuPy, Paddle 간에 시ーム리스하게 전환 가능.
• 텐서 분해: Tucker 분해 및 CP 텐서와 같은 메서드 내장 지원.
• 하드웨어 가속: 선택한 백엔드에 따라 CPU 또는 GPU에서 계산 실행 가능.
• 텐서 대수: 텐서 생성, 전개, 접기 등을 위한 도구.