JAX

Google JAX简介

Google JAX 是一个用于变换数值函数的机器学习框架，它融合了修改版的 Autograd（通过函数微分自动生成梯度函数）和 TensorFlow 的 XLA（加速线性代数）。设计上，JAX 尽可能地遵循 NumPy 的结构和流程，并且能够与 TensorFlow、PyTorch 等其他流行框架无缝协作。

主要功能

• grad：自动微分功能，可以自动计算函数关于变量的梯度。
• jit：编译功能，对代码进行优化以提高性能。
• vmap：自动矢量化功能，可以将多个输入值映射到单个输出值。
• pmap：SPMD 编程，用于并行和分布式计算。

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