mratsim/Arraymancer

O que é?

Recursos principais

• 01Tensores N-dimensionais de até 6 dimensões, com fatiamento no estilo NumPy e broadcasting explícito usando +.
• 02Operações de remodelagem e junção, como concat, reshape, split, permute e transpose.
• 03Leitura e gravação de arquivos CSV, NumPy (.npy) e HDF5.
• 04Rotinas de álgebra linear, incluindo mínimos quadrados, decomposição em autovalores e matrizes de covariância.
• 05DSL de redes neurais baseada em autograd, com camadas Linear, Conv2D, de pooling e GRU.
• 06Backends de tensores para CPU, CUDA e OpenCL; CUDA e OpenCL oferecem menos operações.

Casos de uso

• Projetos de computação numérica em Nim que precisam de arrays multidimensionais rápidos.
• Prototipagem de redes neurais pequenas em Nim, usando autograd e uma sintaxe concisa para definir modelos.
• Implantação de modelos em dispositivos com recursos limitados, nos quais uma stack Python grande não é prática.
• Tarefas clássicas de machine learning, como PCA, k-means e ajuste por mínimos quadrados em código Nim.

Início rápido

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   Instalar Nim com choosenim

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   Instalar Arraymancer com nimble

   nimble install arraymancer

Antes de usar

• !O projeto está marcado como experimental, e sua interface de aprendizado profundo é considerada instável e continua mudando.
• !O Arraymancer requer que uma biblioteca BLAS e uma LAPACK estejam instaladas no sistema.
• !Os backends de CUDA e OpenCL têm menos recursos do que os tensores de CPU.

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é Arraymancer?

Uma biblioteca rápida e ergonômica de tensores N-dimensional em Nim, com backends para CPU, CUDA e OpenCL, voltada à computação numérica e ao deep learning. Arraymancer é uma biblioteca de ndarrays (tensores) escrita em Nim, inspirada no NumPy e no PyTorch. Ela oferece arrays N-dimensionais com operações de fatiamento, broadcasting, remodelagem e álgebra linear, como multiplicação de matrizes, mínimos quadrados, decomposição em autovalores, PCA e k-means.

Arraymancer é gratuito? Qual é a licença?

Arraymancer é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

Arraymancer ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de Arraymancer foi em 6 de out. de 2026.

Para que posso usar Arraymancer?

Projetos de computação numérica em Nim que precisam de arrays multidimensionais rápidos. Prototipagem de redes neurais pequenas em Nim, usando autograd e uma sintaxe concisa para definir modelos. Implantação de modelos em dispositivos com recursos limitados, nos quais uma stack Python grande não é prática. Tarefas clássicas de machine learning, como PCA, k-means e ajuste por mínimos quadrados em código Nim.

Como instalar Arraymancer?

Instalar Nim com choosenim Instalar Arraymancer com nimble: nimble install arraymancer

Onde consigo Arraymancer?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/mratsim/Arraymancer