这是一个关于einops库的介绍，包含以下主要内容：

• 功能与支持的框架：提供灵活强大的张量操作，支持numpy、pytorch、tensorflow、jax等多种框架，还可与支持Python array API standard的框架配合使用。
• 近期更新：0.8.0 增加tinygrad后端等；0.7.0 支持torch.compile等；10000 次报告表明超 10k 项目使用einops；添加paddle后端等。
• 推文：有开发者对einops的认可和推荐。
• 内容结构：包含安装、文档、教程、API 微参考、使用原因、支持框架、引用、仓库与讨论等内容。
• 安装：使用pip install einops安装。
• 教程：有多个教程展示einops的使用，如基础、深度学习、打包解包等，还有相关视频教程。
• API：核心操作有rearrange、reduce、repeat等，后来添加了pack和unpack函数，还提供了einsum，并为各框架提供了相应的层。
• 命名：以爱因斯坦启发的命名法命名，受numpy.einsum启发。
• 使用原因：提供语义信息（便于理解输入输出）、方便检查（可指定维度）、结果确定（避免框架差异）、统一性（统一操作定义）、框架独立行为（在各框架中表现一致）、独立于框架术语（避免混淆）。
• 开发：提供devcontainer环境，0.8.1 版开始将测试作为包的一部分分发，可指定要测试的框架。
• 引用：使用特定的bibtex记录引用einops。
• 支持的 Python 版本：适用于 Python 3.9 及以上版本。