基于梯度的双层优化的组合运算工具箱
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示例
[](https://badge.fury.io/py/boat-torch)

[](https://codecov.io/github/callous-youth/BOAT)
[](https://github.com/callous-youth/BOAT/actions/workflows/pages/pages-build-deployment)






**BOAT**(**O**per**A**tion-level **T**oolbox forgradient-based **B**LO)是一个组合的操作级框架,旨在弥合双层优化 (BLO) 中理论建模和实际实现之间的差距。
与通常封装固定求解器例程的现有库不同,BOAT 将 BLO 工作流程分解为**原子的、可重用的原语**。通过统一的约束重建视角,它使研究人员能够从一组紧凑的 **19 种梯度操作**中**自动组合**超过 **85 多个求解器变体**。
这是 **基于 PyTorch** 的 BOAT 版本,专为提高效率和广泛兼容性而设计。 BOAT 还通过单独的分支支持其他后端:
- **[基于 Jittor](https://github.com/callous-youth/BOAT/tree/boat_jit)**:带有元运算符的加速版本。
- **[基于MindSpore](https://github.com/callous-youth/BOAT/tree/boat_ms)**:针对升序芯片和行业场景进行优化。
## 🔑 主要特点
* **🧩 组合 O