详细介绍
tinygrad 是一个以极简实现为目标的深度学习框架，通过极少的代码实现张量运算与自动求导，便于读者理解神经网络的内部机制。
主要特性
- 极简实现：代码量小、可读性高，便于教学和阅读源码。
- 自动求导：提供基础的反向传播能力以支持模型训练示例。
- 轻量实验：适合在 CPU 上运行小规模示例并进行概念验证。
使用场景
- 深度学习教学与概念演示。
- 快速原型和小规模实验。
- 研究者理解模型框架内部工作原理的入门工具。
技术特点
- 使用 Python 实现核心张量运算与自动求导引擎。
- 代码风格偏向演示与教育，非生产级推理服务。
- 社区维护的开源项目，便于阅读与贡献。