Ivy 項目介紹

項目概述

Ivy 是一個開源項目，旨在簡化機器學習（ML）代碼在不同框架之間的轉換過程，同時保持完整的功能性。透過 Ivy，用戶可以輕鬆地在 PyTorch、TensorFlow 等原生框架中創建優化的圖基模型和功能。

主要功能

• 代碼轉換：Ivy 的 transpiler 允許用戶在不同 ML 框架之間轉換代碼，包括模型、工具和庫。
• 圖基模型創建：使用 ivy.trace_graph，用戶可以在任何原生框架中創建優化的圖基模型和函數。

安裝方法

• 使用 pip 安裝：最簡單的安裝方式是使用 pip 從 PyPI 安裝 Ivy 的最新版本。
• 從源代碼安裝：如果用戶希望利用最新的更改，可以從 Ivy 的 GitHub 倉庫安裝源代碼。但請注意，這種方式可能無法保證所有功能都按預期工作。

支持的框架

Ivy 目前支持從和向以下框架進行轉換：

• PyTorch
• TensorFlow
• JAX
• NumPy

Ivy 團隊正在不斷努力添加對更多框架的支持，用戶可以在 Ivy 的 Discord 伺服器上提出希望支持的源/目標框架建議。

快速入門

• 查看 Quickstart 筆記本：Ivy 提供了一個 Quickstart 筆記本，幫助用戶快速了解 Ivy 的主要功能和用法。
• 查看示例：Ivy 的示例頁面包含了多個模型和庫的轉換示例，展示了如何在 PyTorch、JAX、TensorFlow 和 NumPy 之間轉換代碼。

使用 Ivy

Ivy 提供了一些示例代碼，以幫助用戶開始使用 Ivy。用戶可以在 Ivy 的示例頁面上找到更廣泛的演示和教程，展示 Ivy 的更多用例。

Ivy 的工作原理

Ivy 作為一個 transpiler，允許用戶透過添加一行代碼來使用其他框架（或同一框架的其他版本）中的代碼。Ivy 的 transpiler 可以積極地（eagerly）或懶惰地（lazily）進行代碼轉換，具體取決於提供的輸入是類/函數還是模塊（庫）。

文檔和貢獻

• 文檔：用戶可以在 Ivy 的 Docs 頁面上找到詳細的文檔，包括 API 參考、使用指南等。
• 貢獻：Ivy 歡迎所有用戶的貢獻，無論是編寫代碼、修復 bug 還是分享反饋。用戶可以在 Ivy 的 Open Tasks 頁面上查看待完成的任務，並在 Contributing 指南中了解更多信息。

引用

如果用戶在使用 Ivy 進行工作時，請記得在參考文獻中包含 Ivy 的伴隨論文，以表示對 Ivy 和其他開源項目的支持和感謝。