JAX
探索GoogleJAX，一个结合Autograd和XLA的创新机器学习框架。了解其核心功能：自动微分、即时编译、自动矢量化和SPMD编程，以及它如何提升数值函数变换和机器学习效率。
体验JAX什么是JAX
GoogleJAX：结合Autograd和XLA的高效机器学习框架
GoogleJAX是一款革新性的机器学习框架，专为变换数值函数而设计。它巧妙地融合了两大核心技术：
- 修改版的Autograd：通过函数微分自动生成梯度函数
- TensorFlow的XLA：加速线性代数计算
JAX的设计理念紧密贴合NumPy的结构和工作流程，同时保持与TensorFlow、PyTorch等主流框架的兼容性，实现了高效协作。
JAX的核心功能
- grad：实现自动微分，简化梯度计算
- jit：提供即时编译，提升运行效率
- vmap：支持自动矢量化，优化并行处理
- pmap：实现SPMD（单程序多数据）编程，增强分布式计算能力
这些功能共同构建了JAX强大而灵活的计算生态系统，为机器学习研究和应用提供了有力支持。