tensorly/tensorly

解決的問題

TensorLy 透過提供統一的 Python 庫來簡化張量學習，涵蓋張量分解、張量代數與張量學習。它消除了為不同深度學習框架重寫複雜張量運算的需要。

工作原理

它作為一個高階封裝器，具備靈活的後端系統。使用者預設使用 NumPy 進行計算，也可切換至 PyTorch、JAX、TensorFlow、CuPy 或 Paddle，以利用 GPU 加速並擴展方法的規模。

適用對象

專為需要在多種計算後端上執行高階分解或代數運算的多維陣列（張量）研究人員與開發者設計。

特色亮點

• 多後端支援：可在 NumPy、PyTorch、TensorFlow、JAX、CuPy 與 Paddle 之間無縫切換。
• 張量分解：內建支援 Tucker 分解與 CP 張量等方法。
• 硬體加速：根據所選後端，可在 CPU 或 GPU 上執行計算。
• 張量代數：提供建立、展開與摺疊張量的工具。