JAX
类 NumPy 数组库，支持自动微分和 XLA 编译。
概览
JAX 提供了可组合的函数变换：自动微分、向量化以及即时编译到 XLA，这些都可以应用于普通的 Python 函数。它解决了研究代码需要被微分和加速，却不必围绕某个框架的图 API 重写的问题。它之所以存在，是因为函数式组合被证明是大规模训练更简洁的基础，并且它是当前若干模型系列的基础。
技术图谱
JAX 如何与技术栈的其他部分相连。
使用与依赖
- NVIDIA CUDA platform Hardware JAX uses NVIDIA CUDA High ✓ source
应用于
- Deep Learning concept Algorithms JAX used for Deep Learning Medium ✓ source
工具
实现或集成 JAX 的软件。