文件名称：DAFunctor:N维数组函子。 NumPyPyTorch ndarray操作的符号转换器
文件大小：37KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-09 23:42:42
Python
注意 仍处于前Alpha开发阶段 需要Python 3.6+ 设计不支持运行时轴操作，例如： 动态形状 动态转置 好处 内存占用量少（中间缓冲区更少，无需手动处理） 没有内存管理 if在循环中， if没有必要 与NumPy结果并排比较 运行前安全检查 没有依赖关系 纯Python，兼容性问题少 负责任的JIT：简单的C代码生成 支持的运营 脾气暴躁的 创建 大批 零 那些 满的 范围 网状网格（xy） 从缓冲区 操纵 转置 堆 expand_dims 重塑 级联 重复 连续数组 逻辑更大的 切片（正步骤） 切片分配（步骤= 1） 数学 添加 减去 乘 火炬 张量（由数据构造） 置换 去做 脾气暴躁的 切片（负步骤） 切片分配（步骤！= 1） 数学 划分 互惠的 指数和对数 三角函数 双曲函数 里纳尔格马特穆尔 动态内容大小布尔过滤器 遮罩（或不？） 火炬 待定 其他 零维值 循环融合？ 大
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DAFunctor-master
----example()
--------example_numpy.py(504B)
----tests()
--------numpy_meshgrid.py(482B)
--------numpy_full.py(91B)
--------numpy_ones.py(89B)
--------numpy_stack.py(202B)
--------numpy_buffer.py(1019B)
--------numpy_concatenate.py(241B)
--------numpy_array.py(123B)
--------torch_tensor.py(131B)
--------numpy_getitem.py(2KB)
--------numpy_setitem.py(554B)
--------torch_permute.py(138B)
--------tester_torch.py(2KB)
--------numpy_repeat.py(407B)
--------numpy_arange.py(167B)
--------numpy_transpose.py(143B)
--------numpy_contiguous.py(363B)
--------numpy_reshape.py(376B)
--------numpy_zeros.py(91B)
--------requirements.txt(9B)
--------numpy_logic.py(160B)
--------tester_numpy.py(3KB)
--------numpy_benchmark.py(874B)
--------numpy_math.py(2KB)
--------numpy_expand_dims.py(118B)
----dafunctor()
--------common.py(429B)
--------pytyping.py(293B)
--------creation.py(1KB)
--------transpiler.py(9KB)
--------gen_c.py(8KB)
--------typing.py(1KB)
--------expression.py(4KB)
--------numpy()
--------assign.py(6KB)
--------__init__.py(219B)
--------math.py(4KB)
--------decorator.py(4KB)
--------.gitignore(2KB)
--------logic.py(212B)
--------torch()
--------functor.py(14KB)
--------manip.py(7KB)
----requirements.txt(6B)
----README.md(4KB)
----LICENSE.txt(7KB)