What is Ivy?
在机器学习框架的多元化环境中穿梭，无疑是一项充满挑战的任务。你可能找到一个完美的模型或库，却发现它是基于 PyTorch 构建的，而你的项目却依赖于 TensorFlow 或 JAX。手动重写代码不仅繁琐耗时，还容易出现难以调试的细微错误。
Ivy 的设计初衷正是为了弥合这些差距。它就像一个通用的 ML 代码“翻译器”，能够让你在流行的框架之间转换模型、工具，甚至整个库。其目标是在保持功能完整性的同时，简化你的开发流程，让你能够自由地使用最佳资源，而无需考虑它们最初所基于的框架。
主要特性
以下是 Ivy 如何帮助你更高效地跨越不同的 ML 生态系统进行工作：
🔁 使用
ivy.transpile转换代码：只需一行代码，即可将 ML 模型、函数或整个库从源框架（目前为 PyTorch）翻译到目标框架（TensorFlow、JAX 或 NumPy）。这大大减少了手动适配代码所需的工作量。🔧 保留完整的功能和可修改性：由于 Ivy 执行的是源代码到源代码的转换，因此转换后的代码并非“黑盒”。它仍然是可读的、功能完备的，并且完全可编辑，允许你在所选的目标框架中检查、调试或扩展它。
⚡ 使用
ivy.trace_graph进行优化：从包含 Ivy 或原生框架代码的 Python 函数中生成高效的、框架原生的计算图。此过程消除了 Python 的开销并优化了执行路径。↔️ 统一主流框架：Ivy 目前支持从 PyTorch 到 TensorFlow、JAX 和 NumPy 的转换。对其他源框架的支持正在积极开发中，旨在创建广泛的互操作性。
🧩 无缝集成：使用 Ivy 将来自一个框架生态系统的组件拉入另一个框架。像 Kornia 这样的库已经集成了 Ivy，以提供开箱即用的多框架支持。
使用场景
采用前沿模型： 你在 GitHub 上发现了一个用 PyTorch 实现的新颖算法，并附带了预训练权重。而你团队的生产环境使用 TensorFlow。无需漫长的人工移植过程，你可以使用
ivy.transpile(pytorch_model_class, source='torch', target='tensorflow')来生成等效的 TensorFlow 模型结构，以便加载权重和集成。跨后端进行基准测试： 你开发了一个用于特定数学运算的自定义 JAX 函数，需要了解其在不同硬件上与 TensorFlow 甚至纯 NumPy 实现相比的性能特征。使用
ivy.transpile为每个后端创建等效版本，从而能够从单个代码库进行一致且公平的基准测试。利用专用库： 你的主要项目是在 TensorFlow 中，但你需要只有在基于 PyTorch 的 Kornia 库中才可用的高级图像增强函数。通过使用
tf_kornia = ivy.transpile(kornia, source='torch', target='tensorflow')，你可以直接在 TensorFlow 代码中调用 Kornia 函数，就像使用原生 TensorFlow 模块一样。
结论
Ivy 使你能够在机器学习工作中摆脱框架的束缚。通过简化 PyTorch、TensorFlow、JAX 和 NumPy 之间模型和库的转换，Ivy 节省了宝贵的开发时间并释放了新的可能性。你可以灵活地使用最佳可用工具和代码，而无需考虑它们的来源，从而让你能够更多地关注创新，减少对“翻译”的关注。它的源代码到源代码的方法确保你在整个过程中保持对代码库的控制和理解。
More information on Ivy
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
8237049
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Google Fonts,Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,HSTS
Top 5 Countries
76.08%
15.66%
8.27%
United States
Thailand
Switzerland
Traffic Sources
9.49%
0.9%
0.09%
6.7%
21.99%
60.53%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ivy was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-25.
Related Searches
Ivy 替代方案
更多 替代方案-
KTransformers 是由清华大学 KVCache.AI 团队和 QuJing Tech 共同开发的开源项目，旨在优化大型语言模型的推理过程。它能够降低硬件门槛，在 24GB 显存的单 GPU 上运行 6710 亿参数的模型，并提升推理速度（预处理速度高达 286 tokens/s，生成速度高达 14 tokens/s），适用于个人、企业和学术用途。
-
-
-
AITemplate 是一个 Python 框架，它可以将神经网络渲染成高性能 CUDA/HIP C++ 代码。专门针对 FP16 TensorCore（NVIDIA GPU）和 MatrixCore（AMD GPU）推断。
-
