"Google推出的用于变换数值函数的机器学习框架"
JAX 是一种在 CPU、GPU 和 TPU 上运行的 NumPy 库,它具有强大的自动微分功能,非常适用于高性能机器学习研究。使用 JAX,您可以轻松地将原生的 Python 和 NumPy 代码进行自动微分。
JAX 基于 TensorFlow 团队的 XLA 编译器,在默认情况下,它会在后台自动进行编译和执行。JAX 通过使用一种名为 "jit" 的函数 API,还可以让您将自己的 Python 函数即时编译为经过 XLA 优化的内核。
在 JAX 中,您可以编写和运行 NumPy 程序,并且可以利用 GPU 和 TPU 的计算能力来加速程序的执行。您可以像在传统的 NumPy 中一样使用各种功能,包括向量化操作、线性代数运算和广播等。
除了强大的自动微分功能之外,JAX 还包含了一些其他有用的功能。例如,您可以使用 JAX 提供的随机数生成器来生成高质量的随机数。JAX 还提供了一些优化工具,用于优化您的代码并提高性能。
与传统的 NumPy 不同,JAX 支持对包括循环、条件语句、递归和闭包等特性的大部分 Python 语法进行微分。这使得 JAX 成为一个非常灵活和强大的工具,适用于各种机器学习和科学计算任务。
如果您对 JAX 感兴趣,可以在官方网站 [JAX 官网](https://github.com/google/jax) 上下载并了解更多信息。这个网站提供了 JAX 的最新版本、文档、示例代码和社区支持。
总的来说,JAX 是一个强大的库,它将 NumPy 和自动微分相结合,使您能够在 CPU、GPU 和 TPU 上高效地进行机器学习研究和科学计算。无论您是初学者还是专业人士,JAX 都值得一试!