具有完整GPU支持和O（1）内存反向传播的可微分ODE求解器。-Python开发

可微分ODE解算器的PyTorch实现该库提供了在PyTorch中实现的常微分方程（ODE）解算器。 使用adjoint方法支持所有求解器的反向传播。 对于使用，可微分ODE解算器的PyTorch实现此库提供了在PyTorch中实现的常微分方程（ODE）解算器。 使用adjoint方法支持所有求解器的反向传播。 有关在深度学习应用程序中使用ODE求解器的信息，请参见[1]。 由于求解器是在PyTorch中实现的，因此完全支持该存储库中的算法以在GPU上运行。 安装pip install torchdiffeq示例示例被放置在示例目录中。