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深度学习从业人员或多或少都会有了解，诸如 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架，确实为深度学习的快速原型设计和模型部署提供了强大的工具箱。
但是，不幸的是，它们的易用性通常以碎片化为代价：
他们仅仅限于对每个框架单独使用，如果对框架进行垂直整合，那么开发流程可以适用于常见用例，但实际上，打破常规可能会是个非常棘手的问题。
一种解决的方法是，在内存中直接将张量从一个框架传递到另一个框架，而不发生任何数据复制或拷贝。
而DLPack，就是张量数据结构的中间内存表示标准，它是一种开放的内存张量结构，用于在框架之间共享张量。
它提供了一个简单、可移植的内存数据结构：
DLPack使：
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