关键:CPU和GPU上的内核操作具有autodiff并且没有内存溢出 源码

您可以访问KeOps官方获取文档和教程。 GPU上的内核操作,具有autodiff,无内存溢出 KeOps库使您可以计算非常大的数组的通用约简,这些数组的条目由数学公式给出。 它结合了分块缩小方案和自动差分引擎,可通过Matlab , Python (NumPy或PyTorch)或R后端使用。 这是完全适合的内核矩阵向量的产品和相关的梯度计算,即使全部核矩阵不适合GPU的内存。 数学库将变量理解为矩阵,也称为张量。 (a)这些通常是密集的,并编码为显式的数值数组,可能会占用大量内存。 (b)或者,可以将某些算子编码为稀疏矩阵:库将与少量非零系数对应的索引(i n ,j n )和值M n =