所有都是即时的：Jittor 的所有代码都是即时编译并且运行的，包括 Jittor 本身。用户可以随时对 Jittor 的所有代码进行修改，并且动态运行。 Jittor 作为全新的深度学习框架，有几大新特性值得关注。首先，Jittor 采用了元算子的概念，将各种基本计算定义为元算子，并通过结合不同元算子，实现深度学习中的各项算子功能。
JRender解读:Jittor发布第一个支持金属度、粗糙度的可微渲染库 12月8日,清华大学开源的自主深度学习框架计图(Jittor)发布新版,推出第一个支持金属度、粗糙度的可微渲染库JRender,速度大幅提升。本文解读JRender的特点和优势。 Part1 可微渲染 可微渲染是近些年计算机视觉领域逐渐兴起的方向之一。可微渲染通过计算渲染过程...
在计图框架上复现 NeRF 模型,达到论文中的点数,做速度优化,性能超过 PyTorch、Tensorflow等平台。 收获: 1.掌握NeRF 领域的常用模型 2.掌握Jittor、PyTorch、Tensorflow 三种深度学习框架 3.掌握深度学习模型训练和测试 【中级】任务二:基于计图框架 GAN 模型复现和速度优化 背景: 图像生成任务是计算机视觉领域非常重要...
根据官方给出的 Jittor 与其他平台的计算图特性对比来看，Jittor 与国际主流平台相比，具有多项先进特性。与同类型框架相比，Jittor 在收敛精度一致情况下，推理速度取得了 10%-50% 的性能提升。在编程语言方面，Jittor 前端语言选择了 Python。前端使用了模块化的设计，类似于 PyTorch，Keras，用户可以编写元算子计算的...
Jittor 是一个基于即时编译和元算子的高性能深度学习框架,整个框架在即时编译的同时,还集成了强大的Op编译器和调优器,为您的模型生成定制化的高性能代码。Jittor还包含了丰富的高性能模型库,涵盖范围包括:图像识别,检测,分割,生成,可微渲染,几何学习,强化学习等等。
2020年3月20日,清华自研的深度学习框架,正式对外开源。清华大学计算机系的图形实验室出品,取名Jittor,中文名计图。 Jittor: 即时编译深度学习框架cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/ https://github.com/Jittor/ji…
【新智元导读】Jittor Geometric 1.0是由中国人民大学与东北大学联合开发的图机器学习库,基于国产Jittor框架,高效灵活,可助力处理复杂图结构数据,性能优于同类型框架,支持多种前沿图神经网络模型,已开源供用户使用。 近日,中国人民大学与东北大学联合开发了图机器学习库Jittor Geometric,其1.0版本近日已正式发布。
Jittor 作为全新的深度学习框架,有几大新特性值得关注。首先,Jittor 采用了元算子的概念,将各种基本计算定义为元算子,并通过结合不同元算子,实现深度学习中的各项算子功能。 元算子融合。其次,在算子的设置上,团队将元算子的反向传播进行了闭包,即元算子的反向传播也是元算子。这样避免了重复开发。此外,还支持计算任意...
清华大学计算机系可视媒体研究中心提出了一个全新的深度学习框架——计图(Jittor)。Jittor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。 图1 Jittor通过元算子融合实现深度神经网络模型 深度学习采用的卷积神经网络是由算子(Operator)组成的一个计算网络。由于架构设计和不断扩充...
Jittor框架API 这里是Jittor主模块的API文档,可以通过import jittor来获取该模块。 classjittor.ExitHooks exc_handler(exc_type,exc,*args) exit(code=0) hook() classjittor.Function(*args,**kw) Function Module for customized backward operations