不到1000行代码，GitHub 1400星，天才黑客开源深度学习框架tinygrad
来源：机器之心 本文 约2000字 ，建议阅读 5 分钟 最近，天才黑客 George Hotz 开源了一个小型深度学习框架 tinygrad，兼具 PyTorch 和 micrograd 的功能。tinygrad 的代码数量不到 1000 行，目前该项目获得了 GitHub 1400 星。 在深度学习时代，谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTorch 这样庞大的深度学习框架。 除了这类主流框架之外，开发者们也会开源一些小而精的框架或者库。比如今年 4 月份，特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 开源了其编写的微型 autograd 引擎 micrograd，该引擎还用 50 行代码实现了一个类 PyTorch api 的神经网络库。目前，micrograd 项目的 GitHub star 量达到 1200 星。 不久前，天才黑客 George Hotz（乔治 · 霍兹）开源了一个小型 Autograd Tensor 库 tinygrad，它介于 PyTorch 和 micrograd 之间，能够满足做深度学习的大部分要求。上线不到一个月，该项目在 GitHub 上已经获得 1400 星。 项目地址： https:/