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lean-dojo/TorchLean

형상 검사를 지원하는 텐서와 PyTorch 스타일 학습을 제공해 신경망을 명세하고 실행하며 형식 검증하는 Lean 4 프레임워크입니다.

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10일 전

어떤 프로젝트인가요?

TorchLean은 Lean 4 언어에서 일반적인 텐서 연산, 머신러닝, 수학적 증명을 결합합니다. 형상 검사를 지원하는 텐서로 선형대수와 수치 알고리즘을 구현할 수 있으며, 동일한 모델 정의를 학습, 그래프 변환, 인증서 검사, 증명에 사용할 수 있습니다.

검증 도구를 사용하면 분류기가 입력 영역 전반에서 예측을 유지하는지와 같은 질문을 다룰 수 있습니다. FloatLib 의존성을 통해 수치 정밀도를 선택할 수 있으며, 명시적인 가정 아래 반올림과 수치 오차 한계를 증명할 수 있습니다. 자동 미분은 TorchLean 자체에 구현되어 있고, GPU에서는 텐서 값과 국소 기울기를 계산하는 데 LibTorch의 ATen 연산을 호출합니다.

이 프로젝트는 빠른 시작용 MLP 예제, CUDA를 지원하는 GPU 경로, 다른 Lean 프로젝트에서 직접 의존성으로 사용할 수 있는 Lake 패키지를 제공합니다. 문서에서는 Lean 증명과 외부 CPU 및 GPU 런타임을 구분하고, 이 런타임을 신뢰 경계로 명시합니다.

핵심 기능

  • 01Lean으로 작성된 형상 검사 지원 텐서와 신경망 계층
  • 02TorchLean 자체 자동 미분을 사용한 LibTorch 기반 CPU 또는 CUDA 학습
  • 03FloatLib를 통한 정밀도 선택 기능(binary32 및 binary128 포함)
  • 04구간 경계 전파와 강건성 검사 등의 검증 워크플로
  • 05PyTorch 모델 및 Jaxpr 그래프의 가져오기와 내보내기 경로

활용 사례

  • 입력 영역에서 예측이 강건한지 등 신경망의 속성 증명
  • 명시적인 가정 아래 텐서 연산의 수치 오차와 반올림 동작 연구
  • 증명에 재사용할 수 있는 정의를 유지하면서 Lean에서 소규모 모델 학습
  • 머신러닝 시스템의 형식 검증 연구

빠른 시작

  1. 1

    리포지토리를 클론합니다

    git clone https://github.com/lean-dojo/TorchLean.git
  2. 2

    프로젝트 디렉터리로 이동합니다

    cd TorchLean
  3. 3

    미리 빌드된 캐시를 가져옵니다

    scripts/lake.sh exe cache get
  4. 4

    CPU quickstart를 빌드하고 실행합니다

    scripts/lake.sh build && scripts/lake.sh exe torchlean quickstart_mlp --device cpu --steps 10

사용 전 알아둘 점

  • GPU 경로에는 CUDA를 지원하는 LibTorch SDK와 NVIDIA GPU가 필요합니다.
  • GPU에서 LibTorch/ATen 구현은 Lean 증명 범위 밖에 있는 외부 신뢰 경계입니다.

토픽

#lean4#formal-verification#neural-network#theorem-proving#pytorch#automatic-differentiation#ai4math#ai4science#scientific-computing#verification

자주 묻는 질문

TorchLean은(는) 무엇인가요?
형상 검사를 지원하는 텐서와 PyTorch 스타일 학습을 제공해 신경망을 명세하고 실행하며 형식 검증하는 Lean 4 프레임워크입니다. TorchLean은 Lean 4 언어에서 일반적인 텐서 연산, 머신러닝, 수학적 증명을 결합합니다. 형상 검사를 지원하는 텐서로 선형대수와 수치 알고리즘을 구현할 수 있으며, 동일한 모델 정의를 학습, 그래프 변환, 인증서 검사, 증명에 사용할 수 있습니다.
TorchLean은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
TorchLean은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
TorchLean은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. TorchLean의 마지막 커밋은 2026년 10월 29일입니다.
TorchLean은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
입력 영역에서 예측이 강건한지 등 신경망의 속성 증명 명시적인 가정 아래 텐서 연산의 수치 오차와 반올림 동작 연구 증명에 재사용할 수 있는 정의를 유지하면서 Lean에서 소규모 모델 학습 머신러닝 시스템의 형식 검증 연구
TorchLean는 어떻게 설치하나요?
리포지토리를 클론합니다: git clone https://github.com/lean-dojo/TorchLean.git 프로젝트 디렉터리로 이동합니다: cd TorchLean 미리 빌드된 캐시를 가져옵니다: scripts/lake.sh exe cache get CPU quickstart를 빌드하고 실행합니다: scripts/lake.sh build && scripts/lake.sh exe torchlean quickstart_mlp --device cpu --steps 10
TorchLean은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/lean-dojo/TorchLean

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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