MiniTorch，一个面向机器学习工程师的 DIY 教学库，旨在帮助他们了解深度学习系统背后的内部概念。它用纯 Python 重新实现的 Torch API，设计简洁、易于阅读、易于测试且可逐步改进。地址： minitorch.github.io/该项目将深度学习系统的构建分解为几个关键模块，涵盖了从基础到高阶的内容： 基础：机器学习编程基础、模块化、测试。 自动微分：导数、标量自动微分、反向传播。 张量：张量操作、广播机制 (Broadcasting)、自动梯度 (Auto-Grad)。 效率：并行计算、操作融合、GPU 编程。 神经网络：卷积层、池化层、多分类问题。该项目最初是为 康奈尔理工学院 (Cornell Tech) 的“机器学习工程”课程开发的。科技先锋官
