go-torch

Name: go-torch
Rating: 5 (125 reviews)
Author: Abinesh-Mathivanan

go-torch는 순수 Go로 처음부터 구축된 오픈 소스 딥러닝 프레임워크입니다. 안정적인 자동 미분 엔진과 함께 신경망을 구축하고 훈련하기 위한 모듈형 PyTorch 유사 API를 제공합니다.

mail - abineshmathivanan31@gmail.com

blog - https://abinesh-mathivanan.vercel.app/en/posts/post-5/

features

동적 계산 그래프: 텐서가 그들의 이력을 추적하여 역전파 시 자동으로 그래디언트를 계산할 수 있습니다.
확장 가능한 모듈 시스템 (nn.Layer, nn.Sequential): 유연한 Keras 스타일 순차 API로 복잡한 모델 아키텍처를 구축할 수 있습니다.
레이어 및 함수 라이브러리: Conv2D, Linear, MaxPooling2D, Flatten, ReLU, CrossEntropyLoss, 그리고 SGD 포함
실시간 TUI 대시보드: 배치별 손실과 에폭별 검증 정확도의 실시간 그래프, 메모리 사용량(Heap/Total Alloc), GC 사이클, 활성 고루틴 모니터링 및 Keras 스타일 요약 제공.
최적화된 성능: BLAS, 고루틴, 위상 자동미분 + 그래디언트 누적 사용

TUI Dashboard

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TODO

[ ] RNN, LSTM, 트랜스포머 지원 추가
[ ] Ga-lore 및 LORA 기법, RMSProp 등을 포함한 Adam 구현
[ ] gob 없이 model.load() 및 model.save() 기능 구현
[ ] 트랜스포머 구축 지원

pre-requisites

Go 1.18 이상.
최고 성능을 위해 시스템에 설치된 BLAS 라이브러리 권장하지만 필수는 아님.
일부 TODO는 파일 내에 작성되어 있습니다. 최고의 경험을 위해 'better comments' 확장 프로그램 사용 권장.

사용법

저장소 복제하기

git clone https://github.com/abinesh-mathivanan/go-torch.git
cd go-torch

종속성 설치

 bash
go mod tidy
### 실행  
기능을 테스트하기 위해 mnist 학습 파일을 실행합니다.  
bash
go run ./cnn_benchmark/go_bench.go

벤치마크

| 벤치마크 세부사항 | 128x128 | 512x512 | 1024x1024 | |:------------------------------------------|:-------------|:------------|:-------------| | 행렬 곱셈 | 510.33 µs | 13.54 ms | 130.50 ms | | 요소별 덧셈 | 71.72 µs | 1.29 ms | 4.13 ms | | 요소별 곱셈 | 47.83 µs | 1.63 ms | 3.91 ms | | ReLU 활성화 | 121.18 µs | 1.75 ms | 6.45 ms | | 선형 계층 순전파 (B32,I128,O10) | 71.93 µs | | | | 교차 엔트로피 손실 (B32,C10) | 11.16 µs | | | | 전체 순전파-역전파 (Net:128-256-10, B32) | 4.02 ms | | |

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2025-12-26 ---