JAX

JAX简介

JAX是Google推出的机器学习框架，用于变换数值函数，结合了Autograd和XLA技术，能与多种框架协同工作。

JAX的技术融合

JAX结合了修改版Autograd与TensorFlow的XLA：

• Autograd可通过函数微分自动获得梯度函数。
• XLA能加速线性代数计算。

这种融合让JAX在数值函数变换方面更高效。

JAX的结构与兼容性

JAX在设计上尽可能遵循NumPy的结构和工作流程，这使得熟悉NumPy的开发者能快速上手。同时，它还能与TensorFlow、PyTorch等各种现有框架协同工作，提升了其适用性。

JAX的主要功能

JAX具备以下主要功能：

• grad：实现自动微分。
• jit：对函数进行编译。
• vmap：实现自动矢量化。
• pmap：支持SPMD编程。

这些功能为开发者在机器学习开发中提供了便利。

JAX的官方链接

若你想深入了解JAX， 点击 前往官网 。 这里有关于JAX的详细文档和教程，能帮助你更好地使用JAX进行AI开发。