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    JAX
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    JAX
    Google开发的高性能数值计算库，专为机器学习研究和科学计算而设计。
    标签：AI开发平台
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    JAX是一个由Google开发的高性能数值计算库，专为机器学习研究和科学计算而设计。它结合了自动微分（Autograd）和即时编译（JIT）技术，提供了类似NumPy的API，支持在CPU、GPU和TPU上进行高效计算。以下是JAX的主要功能：

    JAX官网：https://docs.jax.dev/en/latest/


    JAX主要功能：

    类似NumPy的API

    • 熟悉的操作：JAX提供了与NumPy非常相似的API，使得熟悉NumPy的用户可以快速上手。几乎任何可以用NumPy完成的操作都可以用JAX完成。

    自动微分

    • 自动求导：JAX支持自动微分，可以轻松计算函数的梯度，这对于机器学习和深度学习研究非常有用。

    JIT编译

    • 即时编译：JAX通过XLA（加速线性代数）将Python和JAX代码即时编译成优化的内核，显著提高计算效率。

    并行计算

    • 数据并行：JAX通过`pmap`支持大规模的数据并行，可以自动将计算分配到所有当前设备，并处理它们之间的通信。

    自动向量化

    • 批处理：JAX通过`vmap`提供自动向量化，可以将函数自动映射到表示输入批次的数组上，简化批处理操作。

    高级功能

    • 雅可比矩阵和黑塞矩阵：JAX可以计算向量值函数的雅可比矩阵和黑塞矩阵，支持更高级的自动微分操作。

    异步调度

    • 异步执行：JAX支持异步调度，可以提高计算效率，特别是在多设备环境中。

    JAX适用人群

    • 机器学习研究者：JAX提供了高性能的数值计算和自动微分功能，适合进行机器学习和深度学习研究。

    • 科学计算工程师：JAX的高性能计算能力和丰富的数值计算功能，使其成为科学计算的理想选择。

    • 数据科学家：JAX的易用性和高性能，使其适合数据科学家进行数据处理和分析。


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