JAX 是一个由 Google 开发的开源库，用于进行高效的数值计算。它在深度学习领域尤其受欢迎，因为它提供了自动微分和高效的数值计算功能。以下是对 JAX 深度学习库的简要介绍。

JAX 的特点

  • 自动微分：JAX 提供了自动微分的功能，使得深度学习模型的训练变得更加容易。
  • 高效计算：JAX 利用了 NumPy 的数组操作，同时提供了 GPU 加速和分布式计算的能力。
  • Pythonic：JAX 的语法接近 Python，使得开发者可以轻松地使用 Python 编写高性能的数值计算代码。

使用 JAX 进行深度学习

  1. 安装 JAX：

    pip install jax jaxlib

  2. 导入 JAX 相关库：

    import jax
import jax.numpy as jnp

  3. 定义模型：

    def model(x):
    return jnp.sin(x)

  4. 定义损失函数：

    def loss(x, y):
    return jnp.mean((model(x) - y)**2)

  5. 定义优化器：

    opt_init, opt_update, get_params = jax.jit(jax.optimizers.adam(0.1))

  6. 训练模型：

    x_train = jnp.linspace(0, 2 * jnp.pi, 100)
y_train = jnp.sin(x_train)

params = opt_init(jnp.zeros((1,)))
for _ in range(100):
    grad = jax.grad(loss)(x_train, y_train, params)
    params = opt_update(0, grad, params)

  7. 评估模型：

    print("Model output:", model(x_train))

扩展阅读

想要了解更多关于 JAX 的内容，可以阅读以下资源：

JAX Logo