AI4XDE旨在将具体算法与具体算例相解耦，将算例作为神经网络的输入参数，使得一次编程即可计算所有的算例。按照AI4XDE库中使用的接口范式编写神经网络算法以及算例，可以快速地测试算法在不同算例上的稳定性，加快实验进度；同时也可以使算例编写完成，即可在不同的神经网络算法上进行测试、比较。

NumPy实现类PyTorch的动态计算图和神经网络(DNN, CNN, RNN)