Propel是一个使用JavaScript做可微分编程的机器学习框架，既能在Node中使用，又能在浏览器中使用。在这两种环境中，Propel都能够使用GPU硬件进行加速计算。在浏览器中，它能通过 deeplear.js 使用WebGL；在Node上，它能使用TesorFlow的 CAPI 。
Node中使用：
pm istall propelimport { grad } from "propel";浏览器中使用：
<script src="https://upkg.com/propel@3.0.0"></script>与TesorFlow不同的是，Propel有一个命令式的 autograd 风格的API。运行过程中会随着追踪计算图——一种通用的梯度函数提供反向传播的简洁接口。
import { grad, lispace, plot } from "propel";f = x => x.tah();x = lispace(-4, 4, 200);plot(x, f(x), x, grad(f)(x), x, grad(grad(f))(x), x, grad(grad(grad(f)))(x), x, grad(grad(grad(grad(f))))(x))
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