mratsim/Arraymancer

これは何？

主な機能

• 01最大6次元のテンソルに対応し、NumPy風のスライスと、+演算子による明示的なブロードキャストを提供。
• 02concat、reshape、split、permute、transposeなどの形状変更・結合操作。
• 03CSV、NumPy（.npy）、HDF5ファイルの読み書き。
• 04最小二乗法、固有値分解、共分散行列などの線形代数ルーチン。
• 05Linear、Conv2D、プーリング、GRUレイヤーを備えたautogradベースのニューラルネットワークDSL。
• 06CPU、CUDA、OpenCLのテンソルバックエンドに対応。ただし、CUDAとOpenCLで利用できる演算は少なめ。

ユースケース

• 高速な多次元配列を必要とする、Nimでの数値計算プロジェクト。
• autogradと簡潔なモデル定義構文を使った、Nimでの小規模なニューラルネットワークのプロトタイピング。
• 大規模なPython環境の導入が現実的でない、リソース制約のあるデバイスへのモデルのデプロイ。
• Nimコードで行う、PCA、k-means、最小二乗フィッティングなどの古典的な機械学習タスク。

クイックスタート

1. 1

   choosenimでNimをインストールする

2. 2

   nimbleでArraymancerをインストールする

   nimble install arraymancer

使う前に知っておきたいこと

• !このプロジェクトは実験的とされており、深層学習インターフェースは不安定で、現在も変更が続いています。
• !Arraymancerを使用するには、BLASとLAPACKのライブラリをシステムにインストールする必要があります。
• !CUDAおよびOpenCLのバックエンドは、CPUテンソルに比べて機能がまだ十分に揃っていません。

トピック

よくある質問

Arraymancer とは？

CPU、CUDA、OpenCLバックエンドを備え、数値計算や深層学習向けに設計された、Nim製の高速で使いやすいN次元テンソルライブラリ。 Arraymancerは、NumPyやPyTorchに着想を得た、Nim製のndarray（テンソル）ライブラリです。スライス、ブロードキャスト、形状変更に対応したN次元配列に加え、行列積、最小二乗法、固有値分解、PCA、k-meansなどの線形代数の基本機能を提供します。

Arraymancer は無料で使えますか？ライセンスは？

Arraymancer は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

Arraymancer は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。Arraymancer の最終コミットは 2026年10月6日 です。

Arraymancer は何に使えますか？

高速な多次元配列を必要とする、Nimでの数値計算プロジェクト。 autogradと簡潔なモデル定義構文を使った、Nimでの小規模なニューラルネットワークのプロトタイピング。 大規模なPython環境の導入が現実的でない、リソース制約のあるデバイスへのモデルのデプロイ。 Nimコードで行う、PCA、k-means、最小二乗フィッティングなどの古典的な機械学習タスク。

Arraymancer のインストール方法は？

choosenimでNimをインストールする nimbleでArraymancerをインストールする: nimble install arraymancer

Arraymancer はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/mratsim/Arraymancer