轻量级PyTorch与CUDA学习资源 | AI生成和翻译
如果觉得tinygrad的代码量过于庞大，这里有几个更轻量级、更专注的替代方案，适合深入探索PyTorch风格框架或CUDA项目。这些项目强调教学简洁性，通常只需几百行代码，就能帮助你理解自动微分、张量或GPU内核等核心概念，而无需面对完整框架的复杂性。我将按重点领域进行分类介绍。
精简版PyTorch实现（用于学习深度学习框架基础）
这些微型重新实现复刻了PyTorch的核心机制（例如张量、反向传播），但剥离了所有其他功能。
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Micrograd：一个超轻量自动微分引擎（不足200行），支持从零构建神经网络。它非常适合理解PyTorch的反向传播和梯度计算。Andrej Karpathy的配套视频教程逐步讲解了如何用它构建简单多层感知机。如果你想掌握PyTorch动态计算图的精髓，从这里开始最佳。
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minGPT：一个用约300行PyTorch代码实现的简洁可读版GPT。涵盖分词、Transformer层和训练/推理循环。能清晰展示PyTorch如何无缝衔接各个模块，非常适合生成模型爱好者。
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Mamba Minimal：单文件实现的Mamba状态空间模型PyTorch版。核心代码仅约100行，且与官方输出结果一致，帮助你学习选择性扫描操作和序列建模内部原理。
轻量级TensorFlow风格方案
纯“微型”TensorFlow克隆项目较少，但以下项目可供入门：
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从零构建Mini TensorFlow：专注于可微分图和运算的基础TensorFlow风格库构建项目。这是一个短小精悍的教程式项目（仅Python），在不涉及GPU复杂性的前提下讲解张量运算和反向传播，适合与PyTorch的即时执行模式进行对比学习。
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Tract：基于Rust开发的简约自包含TensorFlow/ONNX推理引擎（提供Python绑定）。该项目轻量且专注于运行时执行，适合了解TensorFlow模型在无训练开销时的底层运行机制。
通用CUDA项目/教程（专注于GPU学习）
如果你想在感受PyTorch风格的同时深入CUDA内核，以下项目将引导你完成自定义算子或完整框架的GPU支持实现：
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从零实现支持CUDA的PyTorch：通过C++/CUDA/Python重新实现PyTorch核心功能（张量、自动微分、优化器）的实践项目。包含GPU加速并最终实现可运行的神经网络，能帮助你在不陷入代码海洋的情况下，搭建高级PyTorch与底层CUDA之间的桥梁。
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为PyTorch编写CUDA内核：面向初学者的PyTorch自定义CUDA扩展开发指南。从基础（GPU矩阵乘法）逐步扩展到实际算子，提供可修改的代码片段。结合PyTorch官方扩展文档学习可获得快速提升。
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PyTorch CUDA算子实现教程：逐步讲解如何编写并将CUDA内核集成到PyTorch中（例如自定义卷积）。该教程采用朋友式的讲解方式，仅需基础C++知识，专注于深度学习框架中GPU加速的“实现方法”。
建议从micrograd或minGPT入手快速建立认知，它们最易于消化。如果以CUDA为目标，可直接跳转到从零实现PyTorch的项目。所有这些项目均托管于GitHub，欢迎克隆实践。
Micrograd
minGPT
Mamba Minimal
从零构建Mini TensorFlow
Tract
从零实现支持CUDA的PyTorch
为PyTorch编写CUDA内核
PyTorch CUDA算子实现