Skip to main content

jtorch project

Project description

JTorch: 一个全兼容 PyTorch 接口的高性能动态编译深度学习框架

JTorch 是一个完全兼容 PyTorch 接口的深度学习框架,同时基于 Jittor 元算子与统一计算图特性的加持,实现高性能动态编译,同时,用户原来使用的PyTorch代码,不需要进行任何修改,即可加速运行。总结而言,JTorch具有以下几点优势:

  1. 零成本:完全兼容原生 PyTorch 接口, 用户代码不需要作任何更改。
  2. 速度快:通过统一计算图执行方法,JTorch可以实现对代码的动态编译以及加速,相比原版 PyTorch拥有更好的性能。
  3. 支持硬件多:JTorch底层通过元算子抽象,可以快速兼容适配多种人工智能芯片。
  4. 兼容生态: 对原有 PyTorch 生态形成兼容,如各种第三方开发的 PyTorch 模型库。
  5. 兼容计图: JTorch完全兼容计图,计图中的接口可以混合使用,性能高。
  6. 完全自主可控: JTorch 具有完全的自主知识产权,用户完全不需要安装 Torch,即可直接使用。

JTorch相关连接:

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

jtorch-0.0.3.tar.gz (26.6 kB view details)

Uploaded Source

File details

Details for the file jtorch-0.0.3.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: jtorch-0.0.3.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 26.6 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/4.0.0 CPython/3.10.4

File hashes

Hashes for jtorch-0.0.3.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 d2a8348afa481fb30038f4f5351885588d9ef04c9b3e47ae9ff9a1143fb8ec90
MD5 20498e8f629db58951308c81b2bfb389
BLAKE2b-256 9deb7ad0ef5940077a311725dffd62eef51a92924ce5bfa0e373db3eb91a04bb

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page