gitextract_4gygwh8h/

├── .github/
│   └── workflows/
│       ├── check.yml
│       ├── publish.yml
│       └── test.yml
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── CONTRIBUTING.md
├── README.md
├── autograd/
│   ├── __init__.py
│   ├── builtins.py
│   ├── core.py
│   ├── differential_operators.py
│   ├── extend.py
│   ├── misc/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── fixed_points.py
│   │   ├── flatten.py
│   │   ├── optimizers.py
│   │   └── tracers.py
│   ├── numpy/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── fft.py
│   │   ├── linalg.py
│   │   ├── numpy_boxes.py
│   │   ├── numpy_jvps.py
│   │   ├── numpy_vjps.py
│   │   ├── numpy_vspaces.py
│   │   ├── numpy_wrapper.py
│   │   └── random.py
│   ├── scipy/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── integrate.py
│   │   ├── linalg.py
│   │   ├── signal.py
│   │   ├── special.py
│   │   └── stats/
│   │       ├── __init__.py
│   │       ├── beta.py
│   │       ├── chi2.py
│   │       ├── dirichlet.py
│   │       ├── gamma.py
│   │       ├── multivariate_normal.py
│   │       ├── norm.py
│   │       ├── poisson.py
│   │       └── t.py
│   ├── test_util.py
│   ├── tracer.py
│   ├── util.py
│   └── wrap_util.py
├── benchmarks/
│   ├── __init__.py
│   ├── asv.conf.json.sample
│   ├── bench_core.py
│   ├── bench_mem.py
│   ├── bench_numpy_vjps.py
│   ├── bench_rnn.py
│   └── bench_util.py
├── conda_recipe/
│   └── conda.yaml
├── docs/
│   ├── tutorial.md
│   └── updateguide.md
├── examples/
│   ├── README.md
│   ├── __init__.py
│   ├── bayesian_neural_net.py
│   ├── bayesian_optimization.py
│   ├── black_box_svi.py
│   ├── convnet.py
│   ├── data.py
│   ├── data_mnist.py
│   ├── deep_gaussian_process.py
│   ├── define_gradient.py
│   ├── dot_graph.py
│   ├── fixed_points.py
│   ├── fluidsim/
│   │   ├── fluidsim.py
│   │   └── wing.py
│   ├── gaussian_process.py
│   ├── generative_adversarial_net.py
│   ├── gmm.py
│   ├── gplvm.py
│   ├── hmm_em.py
│   ├── ica.py
│   ├── logistic_regression.py
│   ├── lstm.py
│   ├── mixture_variational_inference.py
│   ├── natural_gradient_black_box_svi.py
│   ├── negative_binomial_maxlike.py
│   ├── neural_net.py
│   ├── neural_net_regression.py
│   ├── ode_net.py
│   ├── print_trace.py
│   ├── rkhs.py
│   ├── rnn.py
│   ├── rosenbrock.py
│   ├── sinusoid.py
│   ├── tanh.py
│   └── variational_autoencoder.py
├── license.txt
├── noxfile.py
├── pyproject.toml
└── tests/
    ├── _test_complexity.py
    ├── check_examples_run.sh
    ├── conftest.py
    ├── numpy_utils.py
    ├── profiling.py
    ├── test_binary_ops.py
    ├── test_builtins.py
    ├── test_complex.py
    ├── test_core.py
    ├── test_dict.py
    ├── test_direct.py
    ├── test_fft.py
    ├── test_graphs.py
    ├── test_jacobian.py
    ├── test_linalg.py
    ├── test_list.py
    ├── test_logic.py
    ├── test_misc.py
    ├── test_numpy.py
    ├── test_performance.py
    ├── test_scalar_ops.py
    ├── test_scipy.py
    ├── test_systematic.py
    ├── test_tests.py
    ├── test_truediv.py
    ├── test_tuple.py
    ├── test_vspaces.py
    └── test_wrappers.py