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API,并且介绍它与PyTorch相关API的转换。有了这些概念之后,我们就能比较轻...
上一篇博客 一文打通PyTorch与JAX介绍了PyTorch与JAX的底层API之间的关系,打通了PyTorch与JAX的底层联系。然而这还不足以流畅地使用JAX。本文继续深入分析,JAX的神经网络库flax与PyTorch的nn模块之间的关系。回…
JAX 是 TensorFlow 和 PyTorch 的新竞争对手。 JAX 强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。由于 JAX 需要更少的样板代码,因此程序更短、更接近数学,因此更容易理解。 长话短说: 使用import jax.numpy 访问 NumPy 函数,使用 import jax.scipy 访问 SciPy 函数。 通过使用 @jax.jit 进行装饰,可以加快即时编译速度。
新星JAX ：双挑TensorFlow和PyTorch！有望担纲Google主要科学计算库和神经网络库在深度学习方面，TensorFlow ...
深入探讨JAX的神经网络库flax与PyTorch的nn模块之间的关系，我们首先回顾PyTorch nn模块的使用方式。在PyTorch中，新建一个模块通过继承nn.Module，实现自定义的__init__和forward函数，其中super().__init__()函数负责初始化nn.Module的内部状态，包括_buffers、_parameters、_forward_hooks等。然而，JAX的...
谷歌:我们没有放弃 TensorFlow,将与 JAX 并肩发展 Stack Overflow 最近发布了一项调查报告,报告显示 TensorFlow 是目前最常用的 ML 工具,被 300 万软件开发者采用。其实这一数字才刚刚开始,估计会有 400 万开发人员希望在不久的将来采用它。 图源:https://survey.stackoverflow.co/2022/#most-loved-dreaded-and-...
JAX 是 TensorFlow 和 PyTorch 的新竞争对手。 JAX 强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。由于 JAX 需要更少的样板代码,因此程序更短、更接近数学,因此更容易理解。 长话短说: 使用import jax.numpy 访问 NumPy 函数,使用 import jax.scipy 访问 SciPy 函数。
JAX 是 TensorFlow 和 PyTorch 的新竞争对手。 JAX 强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。由于 JAX 需要更少的样板代码,因此程序更短、更接近数学,因此更容易理解。 长话短说: 使用import jax.numpy 访问 NumPy 函数,使用 import jax.scipy 访问 SciPy 函数。
切换模式 登录/注册 一只大马哈鱼 落子无悔 一文打通PyTorch与JAX 发布于 2024-11-30 17:39・IP 属地河北 赞同 分享 收藏 写下你的评论... 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境 ...
对深度学习领域的开发人员来说,上手几乎零成本.是因为MLX 的设计灵感来自于 PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等现有框架.研究团队解释道:「Python API 与 NumPy 高度相似,只有少数例外.MLX 还拥有一个功能齐全的 C++ API,它与 Python API 高度一致.」研究团队对该设计的目的作了补充:「该框架旨在兼顾对用户操作友好,...