Machine learning Interview

🔥 TorchOpt — мощная библиотека для дифференцируемой оптимизации, построенная поверх PyTorch. Она предлагает три режима дифференцирования (явный, неявный и нулевого порядка), что делает её универсальным инструментом для задач, где требуется оптимизация с учётом градиентов, включая метаобучение и двууровневую оптимизацию.

Библиотека сочетает гибкость функционального подхода с привычным объектно-ориентированным API PyTorch. Это позволяет легко интегрировать её в существующие проекты, не жертвуя производительностью. TorchOpt поддерживает распределённые вычисления через PyTorch RPC и ускоренные операции на CPU/GPU, что особенно полезно для масштабируемых экспериментов.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview

www.tgoop.com/machinelearning_interview/1921

1.8K viewsJul 5 at 11:00

🔥 TorchOpt — мощная библиотека для дифференцируемой оптимизации, построенная поверх PyTorch. Она предлагает три режима дифференцирования (явный, неявный и нулевого порядка), что делает её универсальным инструментом для задач, где требуется оптимизация с учётом градиентов, включая метаобучение и двууровневую оптимизацию.

Библиотека сочетает гибкость функционального подхода с привычным объектно-ориентированным API PyTorch. Это позволяет легко интегрировать её в существующие проекты, не жертвуя производительностью. TorchOpt поддерживает распределённые вычисления через PyTorch RPC и ускоренные операции на CPU/GPU, что особенно полезно для масштабируемых экспериментов.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview

BY Machine learning Interview