：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习

：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习 它包括两个主要功能： TorchOpt 提供了功能优化器，可以为 PyTorch 启用类似 JAX 的可组合功能优化器。使用 TorchOpt，可以轻松地在 PyTorch 中使用函数式优化器进行神经网络优化，类似于 JAX 中的Optax。 借助函数式编程的设计，TorchOpt 为基于梯度的元学习研究提供了高效、灵活且易于实现的可微优化器。它在很大程度上减少了实现复杂的元学习算法所需的工作量。

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性能优化方法论 本书会先讲述性能优化方法论的主要思想源泉，性能优化的本质；然后分别讲述性能优化方法论的核心方法，以及性能优化的注意事项等内容。讲解过程中会结合常见的 Java 中间件进行一些举例说明；最后会结合具体的案例，帮助大家理解性能优化方法论如何