机器学习笔记 - Google 神经网络库JAX/FLAX入门

本文介绍了Google的JAX框架,它是一个专注于高性能计算和机器学习的库,强调微分、矢量化和GPU/TPU支持。JAX与TensorFlow相比,更注重速度和性能。FLAX是基于JAX的神经网络库,适用于追求快速训练和利用Autograd和XLA的项目,尤其适合大型语言模型的研究。文中还提供了一个使用JAX/FLAX的数字识别器示例。

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1、概述

        JAX是由Google Research开发的用于高性能数值计算和机器学习研究的框架。它允许您使用 NumPy 一致的 API 构建 Python 应用程序,该 API 专门用于微分、矢量化、并行化和编译为 GPU/TPU Just-In-Time。JAX 在设计时将性能和速度作为第一要务,并且原生兼容常见的机器学习加速器,例如GPU和TPU。大型 ML 模型的训练可能需要很长时间——您可能会对将 JAX 用于速度和性能特别重要的应用程序感兴趣!

GitHub - google/jax: Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and moreComposable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and mor

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