symgrad4t 0.2.1

A tiny symbolic autodiff demo built on Sympy.

SymGrad4T

一个用 Sympy 做符号表达的极简自动求导/张量广播示例，当前版本 v0.2.1。已支持经典三层 MLP 的符号反向传播（示例见 examples/mlp.py），打印出的 LaTeX 可直接粘贴到 https://www.latexlive.com/ 查看。

安装

• PyPI：pip install symgrad4t
• 更新：pip install --upgrade symgrad4t
• 本地开发：pip install -e .

运行测试

• 项目根目录：pytest -q
• 仅库内测试：cd python && pytest -q

运行示例

• python examples/rms_norm/rms_norm.py
• python examples/matrix_arith.py
• python examples/matrix_sum.py
• python examples/mlp.py（三层 MLP 符号反向）

MLP 梯度示例

下图为 examples/mlp.py 生成的三层 MLP 梯度表达式（截自 LaTeX 渲染）：

Qwen2 MLP 梯度示例

下图为 examples/qwen2_mlp.py 生成的 Qwen2 风格 MLP 梯度表达式（截自 LaTeX 渲染）：

已支持的 OP / 功能

• 元素级：Add / Sub / Mul / Div
• 幂与根：Power、标量幂、Sqrt
• 归约：Sum(dim, keepdim=False)（支持负维度）
• 广播：Broadcast / Tensor.broadcast_to（自动应用于元素级算子）
• 矩阵：MatMul / Transpose
• 非线性：Max / ReLU / Softmax
• 损失：CrossEntropy（内置 Softmax+CE 简化）
• 工具：Tensor.latex_expr() / Tensor.latex_grad()（乘号用 \cdot 提高可读性）