自动区分库（支持正向和反向模式）
easydiff的Python项目详细描述
容易识别
EasyDiff是一个自动区分python库，支持正向和反向模式。EasyDiff是由group18:Yang Zhou，Ruby Zhang，Kangli Wu，和{a6}共同开发的哈佛CS207（19Fall）课程项目。请查看我们的documentation了解更多详细信息。在
如何使用CrackAD
安装
选项一：使用Pip下载
获取包
只需打开终端并键入以下命令：
pip install EasyDiff
更新包
要获取新版本，请将以下内容粘贴到终端：
^{pr2}$我们强烈建议安装带有pip的包。但是，如果这对您不起作用，您仍然可以通过下面的第二个选项获得我们的软件包。在
选项二：从GitHub下载
克隆存储库
克隆GitHub存储库并导航到终端中的以下目录：
git clone https://github.com/CrackAD/cs207-FinalProject.git
为了使用CrackAD包，您需要创建一个虚拟环境。我们推荐conda，因为它既是一个包又是一个环境管理器，并且不受语言限制。请在终端中运行以下命令：
Create Conda环境
使用命令创建一个环境，其中env_name是您选择的名称。由于我们的软件包需要NumPy软件包，因此我们也要在以下步骤安装它：
conda create --name env_name python numpy
激活环境
要激活刚刚创建的Conda环境，请运行以下行：
source activate env_name
或者
conda activate env_name
但是，第二个可能不起作用，因为conda会抱怨shell没有配置为使用conda activate。所以我们建议使用第一行。在
安装包
如果您在第一步中没有安装NumPy，或者如果您需要安装另一个软件包，只需执行以下操作：
conda install numpy
为了检查安装是否成功，我们可以列出此环境中已安装的所有软件包：
conda list
如果conda install不起作用，请尝试pip install：
pip install Numpy
注意，建议总是先尝试conda install。在
演示
要使用CrackAD，请使用以下代码行创建一个.py文件（例如，driver.py）：
from EasyDiff.ad import AD
from EasyDiff.var import Var
from EasyDiff.rev_var import Rev_Var
from EasyDiff.ad import AD_Mode
import numpy as np
# test forward mode.
# give it a function of your choice
func = lambda x,y: Var.log(x) ** Var.sin(y)
# give the initial values to take the derivatives at
ad = AD(vals=np.array([2, 2]), ders=np.array([1, 1]), mode=AD_Mode.FORWARD)
# calculate and print the derivatives
print("Var.log(x) ** Var.sin(y): {}".format(vars(ad.auto_diff(func))))
# test reverse mode.
func = lambda x,y: Rev_Var.log(x) ** Rev_Var.sin(y)
ad = AD(vals=np.array([2, 2]), ders=np.array([1, 1]), mode=AD_Mode.REVERSE)
print("Rev_Var.log(x) ** Rev_Var.sin(y): {}".format(vars(ad.auto_diff(func))))
然后，可以在终端中运行文件，如下所示：
python3 driver.py
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