GoogleJAX是一個用于變換數值函數的機器學習框架,Google稱其為為結合了修改版本的Autograd(通過函數微分自動獲得梯度函數)和TensorFlow的XLA(加速線性代數)。該框架的設計盡可能遵循NumPy的結構和工作流程,并與TensorFlow和PyTorch等各種現有框架協同工作。
JAX的主要功能是包括:
- grad:自動微分
- jit:編譯
- vmap:自動矢量化
- pmap:SPMD編程
GoogleJAX是一個用于變換數值函數的機器學習框架,Google稱其為為結合了修改版本的Autograd(通過函數微分自動獲得梯度函數)和TensorFlow的XLA(加速線性代數)。該框架的設計盡可能遵循NumPy的結構和工作流程,并與TensorFlow和PyTorch等各種現有框架協同工作。
JAX的主要功能是包括: