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谷歌開(kāi)源TensorFlow的簡(jiǎn)化庫JAX

發(fā)布時(shí)間:2018-12-15 15:04:16來(lái)源:開(kāi)源中國社區

  谷歌開(kāi)源了一個(gè) TensorFlow 的簡(jiǎn)化庫 JAX。

  JAX 結合了 Autograd 和 XLA,專(zhuān)門(mén)用于高性能機器學(xué)習研究。

  憑借 Autograd,JAX 可以求導循環(huán)、分支、遞歸和閉包函數,并且它可以進(jìn)行三階求導。通過(guò) grad,它支持自動(dòng)模式反向求導(反向傳播)和正向求導,且二者可以任何順序任意組合。

  得力于 XLA,可以在 GPU 和 TPU 上編譯和運行 NumPy 程序。默認情況下,編譯發(fā)生在底層,庫調用實(shí)時(shí)編譯和執行。但是 JAX 還允許使用單一函數 API jit 將 Python 函數及時(shí)編譯為 XLA 優(yōu)化的內核。編譯和自動(dòng)求導可以任意組合,因此可以在 Python 環(huán)境下實(shí)現復雜的算法并獲得最大的性能。

  更深入地看,JAX 實(shí)際上是一個(gè)可擴展的可組合函數轉換系統,grad 和 jit 都是這種轉換的實(shí)例。
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