Ivy项目介绍

项目概述

Ivy是一个开源项目，旨在简化机器学习（ML）代码在不同框架之间的转换过程，同时保持完整的功能性。通过Ivy，用户可以轻松地在PyTorch、TensorFlow等原生框架中创建优化的图基模型和功能。

主要功能

• 代码转换：Ivy的transpiler允许用户在不同ML框架之间转换代码，包括模型、工具和库。
• 图基模型创建：使用ivy.trace_graph，用户可以在任何原生框架中创建优化的图基模型和函数。

安装方法

• 使用pip安装：最简单的安装方式是使用pip从PyPI安装Ivy的最新版本。
• 从源代码安装：如果用户希望利用最新的更改，可以从Ivy的GitHub仓库安装源代码。但请注意，这种方式可能无法保证所有功能都按预期工作。

支持的框架

Ivy目前支持从和向以下框架进行转换：

• PyTorch
• TensorFlow
• JAX
• NumPy

Ivy团队正在不断努力添加对更多框架的支持，用户可以在Ivy的Discord服务器上提出希望支持的源/目标框架建议。

快速入门

• 查看Quickstart笔记本：Ivy提供了一个Quickstart笔记本，帮助用户快速了解Ivy的主要功能和用法。
• 查看示例：Ivy的示例页面包含了多个模型和库的转换示例，展示了如何在PyTorch、JAX、TensorFlow和NumPy之间转换代码。

使用Ivy

Ivy提供了一些示例代码，以帮助用户开始使用Ivy。用户可以在Ivy的示例页面上找到更广泛的演示和教程，展示Ivy的更多用例。

Ivy的工作原理

Ivy作为一个transpiler，允许用户通过添加一行代码来使用其他框架（或同一框架的其他版本）中的代码。Ivy的transpiler可以积极地（eagerly）或懒惰地（lazily）进行代码转换，具体取决于提供的输入是类/函数还是模块（库）。

文档和贡献

• 文档：用户可以在Ivy的Docs页面上找到详细的文档，包括API参考、使用指南等。
• 贡献：Ivy欢迎所有用户的贡献，无论是编写代码、修复bug还是分享反馈。用户可以在Ivy的Open Tasks页面上查看待完成的任务，并在Contributing指南中了解更多信息。

引用

如果用户在使用Ivy进行工作时，请记得在参考文献中包含Ivy的伴随论文，以表示对Ivy和其他开源项目的支持和感谢。