go-torch
go-torch は純粋な Go 言語でゼロから構築されたオープンソースのディープラーニングフレームワークです。安定した自動微分エンジンを備え、PyTorch のようなモジュラーAPIでニューラルネットワークの構築とトレーニングを提供します。
mail - abineshmathivanan31@gmail.com
blog - https://abinesh-mathivanan.vercel.app/en/posts/post-5/
features
- 動的計算グラフ: テンソルは履歴を追跡し、バックワードパスで自動勾配計算を可能にします。
- 拡張可能なモジュールシステム (nn.Layer, nn.Sequential): 柔軟で Keras のようなシーケンシャルAPIで複雑なモデルアーキテクチャを構築。
- レイヤーおよび関数ライブラリ: Conv2D、Linear、MaxPooling2D、Flatten、ReLU、CrossEntropyLoss、SGD を含みます。
- リアルタイム TUI ダッシュボード: バッチ単位の損失とエポック単位の検証精度のライブグラフ、メモリ使用量（Heap/Total Alloc）、GCサイクル、アクティブなゴルーチンの監視、keras風のサマリー付き。
- 最適化されたパフォーマンス: BLAS、ゴルーチン、トポロジカルオートグラッド＋勾配蓄積を利用。
TUI Dashboard
TODO
- [ ] RNN、LSTM、Transformer のサポート追加
- [ ] Ga-lore と LORA 技術を用いた Adam、RMSProp 等の実装
- [ ] gob を使わない model.load() と model.save()
- [ ] Transformer の構築サポート
pre-requisites
- Go 1.18 以降。
- 最大パフォーマンスのためにシステムにインストールされた BLAS ライブラリ推奨だが必須ではない。
- 一部のTODOはファイル内に記述。最良の体験には 'better comments' 拡張機能を使用してください。
使用方法
リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/abinesh-mathivanan/go-torch.git
cd go-torch依存関係のインストール
`` bash
go mod tidy
実行
mnistのトレーニングファイルを実行して機能をテストします。
bash
go run ./cnn_benchmark/go_bench.go
``
ベンチマーク
| ベンチマーク詳細 | 128x128 | 512x512 | 1024x1024 | |:------------------------------------------|:-------------|:------------|:-------------| | 行列乗算 | 510.33 µs | 13.54 ms | 130.50 ms | | 要素ごとの加算 | 71.72 µs | 1.29 ms | 4.13 ms | | 要素ごとの乗算 | 47.83 µs | 1.63 ms | 3.91 ms | | ReLU 活性化関数 | 121.18 µs | 1.75 ms | 6.45 ms | | 線形層の順伝播 (B32,I128,O10) | 71.93 µs | | | | クロスエントロピー損失 (B32,C10) | 11.16 µs | | | | 完全順伝播-逆伝播 (ネット:128-256-10, B32) | 4.02 ms | | |
--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2025-12-26 ---