图源：https://twitter.com/ofervic/status/1732305883814596953 MLX 特性、示例 在该项目中，我们可以看到，MLX 有以下一些主要特性。熟悉的 API。MLX 拥有非常像 NumPy 的 Python API，以及功能齐备的 C++ API（与 Python API 非常相似）。MLX 还有更高级的包（比如 mlx.nn 和 mlx.optimizers），它们的 API 很...
MLX框架的设计初衷是为了满足苹果M芯用户的各种需求，并具备一些独到之处。与传统的机器学习框架相比，MLX框架更加简洁灵活，用户可以通过其提供的API来实现各种功能。而且，MLX还提供了类似于NumPy的PythonAPI以及高级功能包，使得用户能够更加便捷地进行开发和调试。此外，MLX框架还支持惰性计算和动态图构建，这使得用户能...
熟悉的API:MLX 的 Python API 和 NumPy 很像。MLX 还有一个功能齐全的 C++ API,也与 Python API 非常相似。MLX 也包含类似 Pytorch 的模块例如 mlx.nn 和 mlx.optimizers。 可组合函数变换:MLX支持自动微分、自动向量化和计算图形优化的可组合函数转换。 惰性计算。MLX 中的计算是惰性的,阵列只有在需要时才被...
所以,它的接口你会非常熟悉,因为它的Python接口与NumPy很相似,而它的神经网络模型的接口和PyTorch非常类似。所以如果此前你使用Python编写相关模型代码,几乎是没有障碍的使用和切换。 MLX的关键特性如下: 熟悉的API:MLX 有一个 Python API,紧密遵循 NumPy。MLX 还有一个功能齐全的 C++ API,与 Python API 非常相似...
* 熟悉的API:MLX 的PythonAPI 跟 NumPy 非常类似,同时 MLX 还有一个功能齐全的 C++ API,此外 MLX 还有类似 `mlx.nn` 和 `mlx.optimizer` 这些更高阶的包,跟 PyTorch API 很像,可以简化复杂模型的构建。 * 可组合的函数转换:MLX 具有可组合的函数转换,可用于自动微分、自动向量化和计算图优化。
根据官方的介绍,MLX的设计受到PyTorch、Jax和ArrayFile的启发,目的是设计一个对用户极其友好,但同时在训练和部署上也非常高效的框架。所以,它的接口你会非常熟悉,因为它的Python接口与NumPy很相似,而它的神经网络模型的接口和PyTorch非常类似。所以如果此前你使用Python编写相关模型代码,几乎是没有障碍的使用和切换。
熟悉的 API。MLX 拥有非常像 NumPy 的PythonAPI,以及功能齐备的 C++ API(与 Python API 非常相似)。MLX 还有更高级的包(比如 mlx.nn 和 mlx.optimizers),它们的 API 很像 PyTorch,可以简化构建更复杂的模型。 可组合函数变换。MLX 拥有自动微分、自动矢量化和计算图优化的可组合函数变换。
python setup.py generate_stubs generate_stubs生成 stubs 文件(类型提示信息),这对 IDE 很有用,可实现代码补全和类型检查等功能,使开发更加流畅。 总结: 这段步骤涵盖了如何从源码安装 MLX 库、设置开发环境、进行快速本地构建、运行测试以及提升开发体验(如 IDE 的类型检查支持)。
* 熟悉的 API:MLX 的 Python API 跟 NumPy 非常类似,同时 MLX 还有一个功能齐全的 C++ API,此外 MLX 还有类似`mlx.nn`和`mlx.optimizer`这些更高阶的包,跟 PyTorch API 很像,可以简化复杂模型的构建。 * 可组合的函数转换:MLX 具有可组合的函数转换,可用于自动微分、自动向量化和计算图优化。
熟悉的 API。MLX 拥有非常像 NumPy 的 Python API,以及功能齐备的 C++ API(与 Python API 非常相似)。MLX 还有更高级的包(比如 mlx.nn 和 mlx.optimizers),它们的 API 很像 PyTorch,可以简化构建更复杂的模型。 可组合函数变换。MLX 拥有自动微分、自动矢量化和计算图优化的可组合函数变换。