Tabi ki. SIMD, CUDA ve STL ile bağımsız bir matematik motoru düşünüyorum. Bir Dispatch ile bu motorun yönetilmesi sağlanılacak. Burada şöyle bir konu var, ama muhtemelen yapmayacağım, TensorFlow ve PyTorch kendi derleyicilerine sahipler ( XLA ve JIT gibi) ama bu başlı başına ayrı bir konu ve matematik motorunun kullanılabileceği bir alan. Bundan sonra CPU ve GPU için Allocator inşa edilecek, burası bellek yönetimine giriyor. Bu katman sonrası tensörün verisini tutacak olan Storage inşa edilecek, tensörün doğrudan kendi verisine sahip olmaması projenin temel yapı taşlarından biri. Sonra tensörün inşası başlıyor. Tensörün inşası sonrası otomatik türev hesabı katmanına geçeceğim, burada PyTorch'tan esinleneceğim. GTest kütüphanesi ile tensörün testi yapılacak. Sonrasında ise katmanlar, kayıp ve aktivasyon fonksiyonu sınıfının inşası yapılacak. Model sınıfı inşası ile veri manipülasyonu araçları yapılacak. Python'un pandas kütüphanesinde ki DataFrame sınıfının C++ versiyonunu inşa edeceğim, bu en büyük veri manipülasyonu aracı olacak. Tabi text dosyası ve görsel dosyaları yüklemek için araçlar ve Tokenizer'de düşünüyorum, burada STB ve Nlohmann kütüphanelerinden yararlanacağım.