摘要 — 机器学习社区对微分几何的应用兴趣日益浓厚。然而,由于缺乏参考实现,相关几何计算的采用受到了阻碍。这种实现通常应允许用户:(i) 通过实践方法获得微分几何概念的直觉,而传统教科书通常不提供这种直觉;(ii) 无缝运行几何机器学习算法,而无需深入研究数学细节。为了解决这一问题,我们介绍了开源 Python 包 geomstats,并介绍了依赖于它的微分几何和几何机器学习算法(几何学习)的实践教程。代码和文档:github.com/geomstats/geomstats 和 geomstats.ai。