Repolode
Предложить
unifyai

unifyai/ivy

Библиотека Python для преобразования кода машинного обучения между фреймворками, включая PyTorch, TensorFlow, JAX и NumPy, с помощью ivy.transpile.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
14,169
Форки
5,443
Открытые issues
988
Последний коммит
9 часов назад

Что это?

Ivy преобразует модели, инструменты и библиотеки машинного обучения из одного фреймворка в другой. Основная точка входа — ivy.transpile: она принимает функцию, класс или модуль, написанные для одного фреймворка, и возвращает эквивалентную версию для целевого фреймворка. Благодаря этому код для PyTorch можно использовать в TensorFlow без ручной переработки.

Преобразование может выполняться сразу при передаче функции или класса либо лениво — при передаче целого модуля. В последнем случае функции преобразуются при первом вызове. Ivy также предоставляет ivy.trace_graph, которая строит по функции функциональный граф вычислений для выбранного целевого фреймворка.

В README в качестве поддерживаемого исходного фреймворка указан PyTorch, а в качестве целевых — TensorFlow, JAX и NumPy; остальные сочетания исходных фреймворков отмечены как запланированные.

Ключевые возможности

  • 01Преобразует функции, классы и целые модули между фреймворками машинного обучения с помощью ivy.transpile.
  • 02Поддерживает ленивое преобразование целых библиотек, например kornia.
  • 03Строит графы вычислений по функциям с помощью ivy.trace_graph.
  • 04Устанавливается через pip.

Сценарии использования

  • Повторное использование кода моделей PyTorch в проекте на TensorFlow.
  • Запуск вспомогательной библиотеки на базе PyTorch с JAX или NumPy.
  • Перенос кода машинного обучения между фреймворками без ручной переработки.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите ivy с помощью pip

    pip install ivy

Что важно знать

  • Для некоторых фреймворков транспиляция поддерживается только в одном направлении: на данный момент PyTorch доступен только как источник, а TensorFlow, JAX и NumPy — только как целевые платформы.
  • Другие фреймворки, например TensorFlow, JAX и NumPy в качестве источников, указаны как запланированные.
  • В метаданных лицензия указана как NOASSERTION, поэтому перед использованием проверьте файл LICENSE.

Темы

#machine-learning#deep-learning#pytorch#tensorflow#jax#numpy#code-conversion#python

Частые вопросы

Что такое ivy?
Библиотека Python для преобразования кода машинного обучения между фреймворками, включая PyTorch, TensorFlow, JAX и NumPy, с помощью ivy.transpile. Ivy преобразует модели, инструменты и библиотеки машинного обучения из одного фреймворка в другой. Основная точка входа — ivy.transpile: она принимает функцию, класс или модуль, написанные для одного фреймворка, и возвращает эквивалентную версию для целевого фреймворка. Благодаря этому код для PyTorch можно использовать в TensorFlow без ручной переработки.
ivy можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
ivy распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
ivy всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в ivy — 22 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать ivy?
Повторное использование кода моделей PyTorch в проекте на TensorFlow. Запуск вспомогательной библиотеки на базе PyTorch с JAX или NumPy. Перенос кода машинного обучения между фреймворками без ручной переработки.
Как установить ivy?
Установите ivy с помощью pip: pip install ivy
Где скачать ivy?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/unifyai/ivy

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

microsoft / AI-For-Beginners

Учебная программа Microsoft по ИИ для начинающих: 12 недель и 24 урока о символическом ИИ, нейросетях, компьютерном зрении, NLP и этике, с ноутбуками на PyTorch и TensorFlow.

Обучающие материалы#artificial-intelligence#machine-learning#deep-learning
70,1 тыс.13,6 тыс.Jupyter NotebookMITОбновлён в прошлом месяце