What is Ivy?
在機器學習領域中，各種框架百花齊放，有時選擇起來真是一大挑戰。好不容易找到一個完美的模型或函式庫，卻發現它是用 PyTorch 寫的，但你的專案卻是基於 TensorFlow 或 JAX。手動重寫程式碼往往既繁瑣又耗時，而且還容易出錯，這些錯誤往往難以除錯。
Ivy 的設計初衷正是為了彌合這些差距。它就像一個 ML 程式碼的通用翻譯器，讓您可以在流行的框架之間轉換模型、工具，甚至是整個函式庫。我們的目標是在簡化開發流程的同時，保留其原有功能，讓您可以自由地使用最好的資源，而不受限於它們原本的框架。
主要功能
以下是 Ivy 如何協助您更有效地在不同的 ML 生態系統中工作：
🔁 使用
ivy.transpile轉換程式碼：只需一行程式碼，即可將 ML 模型、函式或整個函式庫從來源框架（目前為 PyTorch）轉換為目標框架（TensorFlow、JAX 或 NumPy）。這大大減少了調整程式碼所需的手動操作。🔧 保留完整功能和可修改性：由於 Ivy 執行的是原始碼到原始碼的轉換，因此轉換後的程式碼不是一個黑盒子。它仍然是可讀、可執行，並且完全可以編輯的，讓您可以檢查、除錯或擴充您所選擇的目標框架中的程式碼。
⚡ 使用
ivy.trace_graph進行最佳化：從包含 Ivy 或原生框架程式碼的 Python 函式中產生高效的、框架原生的計算圖。此過程可消除 Python 的額外負擔並最佳化執行路徑。↔️ 統一主要框架：Ivy 目前支援從 PyTorch 到 TensorFlow、JAX 和 NumPy 的轉換。對其他來源框架的支援正在積極開發中，目標是建立廣泛的互通性。
🧩 無縫整合：使用 Ivy 將組件從一個框架的生態系統拉到另一個框架的生態系統中。像 Kornia 這樣的函式庫已經整合了 Ivy，以提供開箱即用的多框架支援。
使用案例
採用尖端模型： 您在 GitHub 上發現一個用 PyTorch 實現的新穎演算法，並帶有預訓練權重。您團隊的生產環境使用 TensorFlow。您可以使用
ivy.transpile(pytorch_model_class, source='torch', target='tensorflow')來產生一個等效的 TensorFlow 模型結構，以便進行權重載入和整合，而無需進行冗長的手動移植過程。跨後端進行基準測試： 您為特定的數學運算開發了一個自定義的 JAX 函式，並且需要了解它在不同硬體上與 TensorFlow 甚至純 NumPy 實現相比的效能特徵。使用
ivy.transpile為每個後端建立等效版本，從而可以從單個程式碼庫進行一致且公平的基準測試。利用專用函式庫： 您的主要專案是用 TensorFlow 編寫的，但您需要只有基於 PyTorch 的 Kornia 函式庫中才提供的高級圖像增強功能。透過使用
tf_kornia = ivy.transpile(kornia, source='torch', target='tensorflow')，您可以直接在 TensorFlow 程式碼中呼叫 Kornia 函式，將轉換後的函式庫視為原生的 TensorFlow 模組。
結論
Ivy 使您能夠在機器學習工作中擺脫框架孤島。透過簡化 PyTorch、TensorFlow、JAX 和 NumPy 之間模型和函式庫的轉換，Ivy 節省了寶貴的開發時間並釋放了新的可能性。您可以靈活地使用最好的可用工具和程式碼，無論它們的來源如何，從而使您可以更加專注於創新，而減少對翻譯的關注。它的原始碼到原始碼的方法可確保您在整個過程中保持對程式碼庫的控制和理解。
More information on Ivy
Launched
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Google Fonts,Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ivy was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-25.
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