edutorch

重新编写的PyTorch框架，旨在帮助您学习AI/ML！

PyTorch是构建和训练深度神经网络最出色的框架之一。其最大的优点之一是提供直观且可扩展的接口来构建和训练这些模型。

在这个项目中，我提供了自己的PyTorch框架版本，旨在帮助您理解关键概念。目标是提供流行层、模型和优化器的明确实现。最重要的是，此代码旨在易于阅读和清晰。许多这些示例均来自斯坦福大学CS 230 / 231N在线课程材料。

EduTorch与PyTorch的比较

EduTorch与PyTorch的一个显著区别是，EduTorch 不提供autograd。自己推导/实现反向传播步骤有许多教育上的好处，如果您想自动计算梯度，则最好使用真实框架。此外，如果您想了解autograd系统是如何实现的，可以查看Andrej Karpathy的micrograd项目。

同样，没有CUDA或GPU支持，原因相同。

贡献

所有问题和拉取请求都非常受欢迎！

• 首先，请确保运行scripts/install-hooks。
• 要运行所有测试和使用自动格式化工具，请查看scripts/run-tests。
• 要仅运行单元测试，请运行pytest。