After 8 years, I rewrote my open-source PyTorch curvature library

说明与用途

**项目简介**
After 8 years, I rewrote my open-source PyTorch curvature library 是作者在八年后全新重写的 PyTorch 曲率计算库，提供一套用于几何深度学习和曲面分析的高效实现。

**价值**

• **最新实现**：基于 PyTorch 2.x，利用动态图特性和自动微分，显著提升计算效率和易用性。
• **科研原型**：适合快速验证曲率相关算法（如高斯曲率、平均曲率）以及在图神经网络中加入几何特征。

**典型接入方式**

1. **安装**：pip install torch-curvature（或从 GitHub 克隆后 pip install -e .）。
2. **使用**：在模型的前向传播中直接调用 torch_curvature.mean_curvature(points, faces) 等函数，返回张量即可参与后续梯度传播。
3. **集成**：可与常规的 torch.nn.Module、torch_geometric 或 torchvision 管道无缝拼接，示例代码通常在 README 中给出。

**生产可用性**

• **成熟度**：目前标记为 **Medium**，适合原型开发或内部工具。
• **依赖检查**：在生产环境部署前需确认库的 PyTorch 版本兼容性、许可证（MIT / Apache 等）以及活跃的维护者。
• **维护与文档**：最近一次更新为 2026‑05‑14，元数据较少，建议在采用前审查 Issue、Pull Request 和发布频率，确保没有未解决的关键 bug。

总体而言，该库在几何深度学习原型阶段价值突出，但在正式生产环境使用前，需要进行依赖、文档和维护状态的额外验证。

实际用途

After 8 years, I rewrote my open-source PyTorch curvature library may be useful when its README and activity match a concrete workflow.

限制与审查说明

Medium: useful for prototypes or internal workflows, with dependency and maintenance checks before production.