首个国内高校自研深度学习框架，一键转换PyTorch

习框架越来越多，主导的团队也从高校研究机构渐渐转向了科技巨头。但是，学界在这一领域的力量不容忽视。今日。清华大学开发了一个名为计图（Jittor）的深度学习框架。这一框架有望为深度学习社区提供新的方案，也能够推动深度学习框架国产化的进程。

据悉，计图（Jittor：Just in Time）是一个采用元算子表达神经网络计算单元、完全基于动态编译（Just-in-Time）的深度学习框架，其主要特性为元算子和统一计算图。

据官网介绍说：「研究团队将神经网络所需的基本算子定义为元算子」，元算子非常底层，通过相互融合可以完成复杂的深度学习计算，体现出了易于使用的特点。并且研发团队表示，采用元算子的 Jittor 已超越 Numpy，能够实现更复杂更高效的操作。

而另一层面，统一计算图则是融合了静态计算图和动态计算图的诸多优点，在易于使用的同时，提供高性能的优化。基于元算子开发的深度学习模型，可以被计图实时地自动优化并且运行在指定的硬件上，如 CPU、GPU。

目前 Jittor 已开源，用户可以采用 pip 等方法下载使

 

以上为实现一个简单的全连接神经网络的代码。可以看到，类似于 PyTorch，只需要导入包，采用类继承的方式定义模型、数据处理（分批等）方式，并设置训练循环即可。从上手难度来看，熟悉 PyTorch 的用户可以直接上手，甚至没有因为变量名不同而带来影响。

研究团队

据官网介绍，Jittor 的开发团队来自清华大学计算机系的图形学实验室，实验室负责人为胡事民教授。


 

（编辑：鞍山站长网）

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