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Terox 是一个基于 Python、Cython 和 CUDA 的开源微型深度学习系统。
Terox 是一个很精简的 Python 包，它提供了一些特性:
- 支持自动微分。
- 提供方便的张量计算。
- 便捷控制参数和模型。
- 提供深度学习常用的计算函数。
- 提供常用的深度学习组件。
- 提供深度学习模型优化器。
- 提高在 CPU 和 GPU 上的计算速度。
- 支持分布式计算。
Terox 要求 Python 3.8 或更高版本。要检查你的 Python 的版本，请运行:
python --version # 期望 python 版本 >= 3.8下一步是安装第三方软件包。在 Terox 项目中使用了几个包，您可以通过运行以下命令将它们安装到您的环境中:
Python -m pip install -r requirements.txt最后一步，您可以运行以下命令将 Terox 打包并安装到您的环境中:
python -m pip install -Ue .通过运行 Python 并检查，确保所有内容都已安装。运行下方代码，如果您的输出是 Terox v0.1 by Tokisakix.，则安装成功:
import terox
print(terox.__version__) # 期望输出: "Terox v0.1 by Tokisakix."你可以在项目根目录下运行 pytest 来测试此项目的正确性:
python -m pytest默认情况下，Pytest 会测试所有的模块，你也可以运行下列命令来进行部分测试:
python -m pytest -m <test-name>其中 <test-name> 可以选择如下测试模块名:
# autodiff test
test_function
test_scalar
test_scalar_opts
test_scalar_overload
test_backward
# module test
test_module你可以在 /project 路径下找到附带的示范项目，里面演示了一些 Terox 的使用方式。
你可以进入 /project 下的项目路径运行如下命令来运行示例代码:
python run.py目前提供的示例项目有:
scalar