pymc-devs/pytensor
Xem trên GitHubPyTensor allows you to define, optimize, and efficiently evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays.
- Star
- 644
- Fork
- 209
- Issue cho người mới đang mở
- 14
- Issue đã lập chỉ mục
- 341
- Merge trung bình
- 2 ngày 14 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 16
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Giấy phép
- Không có dữ liệu giấy phép
- Lần push lên GitHub gần nhất
- 18/9/2026
- Lập chỉ mục gần nhất
- 19/9/2026
- Hướng dẫn đóng góp
- Hướng dẫn đóng góp
- Quy tắc ứng xử
- Quy tắc ứng xử
- Label cho người mới
- help wanted
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 45/100
-
enhancement refactor
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 55/100
-
bug indexing mlx
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
Numba MvNormalRV raises LinAlgError on a NaN covariance: np.linalg calls inside the njit body Đang mởenhancement linalg numba
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 84/100
-
OpFromGraph shape inference vectorization
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 68/100
-
graph rewriting performance vectorization
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 68/100
-
graph rewriting linalg performance
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
bug
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
-
maintenance refactor
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 50/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
-
bug gradients indexing mlx
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 68/100
-
enhancement help wanted linalg mlx
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 30/100
-
backend compatibility bug mlx
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 70/100
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
-
numba performance
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 50/100
-
bug shape inference
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 68/100
-
bug torch
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
enhancement graph rewriting performance scan
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 58/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 55/100
-
pt.tensor("x") without shape= gives misleading error — default implies optional when it isn't Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
bug
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 55/100
-
numba performance request discussion
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 48/100
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
-
bug
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 58/100
-
bug
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 52/100
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 52/100
-
Add first-class python backend Đang mởbackend compatibility help wanted
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
-
enhancement graph rewriting memory opt numba performance
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
-
gradients numba request discussion
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
-
Op implementation
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 55/100
-
docs
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
indexing Op implementation
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
-
support for `__len__` Đang mởenhancement
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 50/100
-
graph rewriting performance
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
-
graph rewriting
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
-
Investigate infer_shape database Đang mởgraph rewriting needs info Op implementation
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
-
beginner friendly graph rewriting
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 74/100
-
Add CAReduce(DimShuffle(x)) -> CAReduce(x) rewrite when DimShuffle is a no-op for the reduction Đang mởgraph rewriting
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
-
DOC: add citation files Đang mởdocs
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
-
Keep jit_fn through pickle Đang mởperformance
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
-
enhancement mlx
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 45/100
-
enhancement mlx
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 58/100
Đang hiển thị 100 mục mới nhất
Trang này chỉ liệt kê những gì được lập chỉ mục gần đây. Bộ lọc nâng cao có toàn bộ kho, thu hẹp theo ngôn ngữ, độ khó và thời lượng.