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jax.grad()支持自动微分，为backpropagation 训练模型提供了基础。和jax.jit()一样，jax.grad()支持Python本地的控制流，所以适用于动态图模型。jax.grad()也支持高阶梯度。 JAX的主要未来方向：正在实现对Cloud TPU的支持。 那JAX可以替代TensorFlow或类似框架吗？深度学习框架不 ...
Introduction在今天的教程里，我们将介绍jax;那什么是jax呢？. 我们可以看JAX: High-Performance Array Computing 上的描述: "JAX is Autograd and XLA, brought together for high-performance numerical computing." JAX是一个整合Autograd (Autograd: 自动微分)与XLA (accleated linear algerbra:加速线性代数求解器 ...
Jax transformations （如jax.jit和jax.grad）只理解 Pytree 参数，需要不可变（immutable），可以使用jax.tree_util方法进行映射的参数。什么是pytree？ pytree就是（Jax）numpy ndarrays和Python numbers/bools的任意嵌套的Python容器（dict，list，tuple）. 可以这样理解，pytree就是Python容器（dict，list，tuple），元素只能是ndarray ...
上文 JAX三大核心功能及优缺点分析 介绍了JAX的常用基础功能，从它的基础功能来看，并没有比PyTorch更优越的地方。. 本文继续深入JAX，解读其高级功能之一：高阶自动微分。. 这确实是比PyTorch更加…. Strong, but safe. 作者：软件工程师 Jae Hun Ro 和 Google Research 研究 ...
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
作者：吴炜坤 1. 为什么状态依赖函数在JAX中会有问题？. 在JAX应用深度学习中，需要输入全局状态参数的地方并不少见，比如lstm模型的参数、optax优化器的状态又或是一些带全局状态的层，比如Ba…. 作者：吴炜坤 在神经网络中，链式或巢式数据结构储存网络 ...
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
PyTorch很好用，然而并不擅长处理大规模训练大模型。. 在高性能训练领域，JAX是很流行的一套框架。. 然而， 熟悉PyTorch的用户，在初次看到JAX代码时，经常容易一头雾水，不知道代码在做什么、不知道代码为什么要这样写。. 本文将从框架设计API的角度理解JAX的 ...
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