mratsim/Arraymancer

Что это?

Ключевые возможности

• 01N-мерные тензоры размерностью до 6 со срезами в стиле NumPy и явным broadcasting с помощью +.
• 02Операции изменения формы и объединения: concat, reshape, split, permute и transpose.
• 03Чтение и запись файлов CSV, NumPy (.npy) и HDF5.
• 04Операции линейной алгебры, включая метод наименьших квадратов, разложение на собственные значения и матрицы ковариации.
• 05DSL для нейросетей на основе autograd со слоями Linear, Conv2D, pooling и GRU.
• 06Бэкенды тензоров для CPU, CUDA и OpenCL; CUDA и OpenCL поддерживают меньше операций.

Сценарии использования

• Проекты численных вычислений на Nim, которым нужны быстрые многомерные массивы.
• Прототипирование небольших нейросетей на Nim с autograd и лаконичным синтаксисом описания моделей.
• Развертывание моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, где крупный стек Python не подходит.
• Задачи классического машинного обучения, например PCA, k-means и подгонка методом наименьших квадратов в коде на Nim.

Быстрый старт

1. 1

   Установить Nim с помощью choosenim

2. 2

   Установить Arraymancer с помощью nimble

   nimble install arraymancer

Что важно знать

• !Проект помечен как экспериментальный, а его интерфейс глубокого обучения считается нестабильным и продолжает меняться.
• !Для работы Arraymancer необходимо установить в системе библиотеки BLAS и LAPACK.
• !В бэкендах CUDA и OpenCL реализовано меньше функций, чем в CPU-тензорах.

Темы

Частые вопросы

Что такое Arraymancer?

Быстрая и удобная библиотека N-мерных тензоров на Nim с бэкендами для CPU, CUDA и OpenCL, предназначенная для численных вычислений и глубокого обучения. Arraymancer — библиотека ndarray (тензоров) на Nim, созданная под влиянием NumPy и PyTorch. Она предоставляет N-мерные массивы с поддержкой срезов, broadcasting, изменения формы и базовых операций линейной алгебры, таких как умножение матриц, метод наименьших квадратов, разложение на собственные значения, PCA и k-means.

Arraymancer можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

Arraymancer распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

Arraymancer всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в Arraymancer — 6 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать Arraymancer?

Проекты численных вычислений на Nim, которым нужны быстрые многомерные массивы. Прототипирование небольших нейросетей на Nim с autograd и лаконичным синтаксисом описания моделей. Развертывание моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, где крупный стек Python не подходит. Задачи классического машинного обучения, например PCA, k-means и подгонка методом наименьших квадратов в коде на Nim.

Как установить Arraymancer?

Установить Nim с помощью choosenim Установить Arraymancer с помощью nimble: nimble install arraymancer

Где скачать Arraymancer?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/mratsim/Arraymancer