大家知道DLPack嗎：

深度學習從業人員或多或少都會有了解，諸如 Tensorflow、PyTorch 等深度學習框架，確實為深度學習的快速原型設計和模型部署提供了強大的工具箱。

但是，不幸的是，它們的易用性通常以碎片化為代價：

他們僅僅限於對每個框架單獨使用，如果對框架進行垂直整合，那麼開發流程可以適用於常見用例，但實際上，打破常規可能會是個非常棘手的問題。

一種解決的方法是，在記憶體中直接將張量從一個框架傳遞到另一個框架，而不發生任何資料複製或複製。

而DLPack，就是張量資料結構的中間記憶體表示標準，它是一種開放的記憶體張量結構，用於在框架之間共享張量。

它提供了一個簡單、可移植的記憶體資料結構：

DLPack使：

在深度學習框架之間更輕鬆地共享操作員。更容易包裝供應商級別的運營商實施，允許在引入新裝置/操作時進行協作。快速交換後端實現，如不同版本的BLAS對於終端使用者來說，這可以帶來更多的運營商，並且可以在框架之間混合使用。

下載地址：

https://gitee.com/mirrors/DLPack

此外，DLPack的開發者不打算實現Tensor和Ops，而是將其用作跨框架重用張量和操作的公共橋樑。

同時，陳天奇還計劃將一些文件匯入DLPack，目前，DLPack沒有任何關於Python級API的文件。

感興趣的小夥伴可以去下面地址看一看：

https://github.com/data-apis/consortium-feedback/issues/1