是的，Transformers现在也支持TensorFlow和JAX，但它最初是一个PyTorch项目，仍然与框架紧密结合。随着Transformer架构的兴起，PyTorch在研究方面的灵活性，以及通过Hugging Face的模型中心在发布后几天或几个小时内引入如此多的新模型的能力，很容易看出为什么PyTorch在这些领域如此流行。你应该使用JAX吗？
PyTorch 对数据并行和 GPU 的使用具有广泛的支持; PyTorch 比 TensorFlow 更 Python 化。PyTorch 非常适合 Python 生态系统,它允许使用 Python 类调试器工具来调试 PyTorch 代码。 JAX JAX 是来自 Google 的一个相对较新的机器学习库。它更像是一个 autograd 库,可以区分原生的 python 和 NumPy 代码。JAX 的一些...
JAX向前迈出了重要的一步,不是因为它比现有的机器学习框架具有更简洁的API,或者因为它比Tensorflow和PyTorch在做它们被设计的事情上做得更好,而是因为它允许我们更容易地尝试以前可能的更广阔的思想空间。 如果您深入研究并开始将JAX用于自己的项目,你可能会对JAX在表面上做得如此之少而感到沮丧。需要手工编写训练循环...
在此情况下，出现了众多的深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。但是 numpy 具有灵活、调试方便、API 稳定等独特的优势。而 JAX 的主要出发点就是将 numpy 的以上优势与硬件加速结合。目前，基于 JAX 已有很多优秀的开源项目，如谷歌的神经网络库团队开发了 Haiku，这是一个面向 Jax 的深度学习代码库，通过 Ha...
是的，Transformers现在也支持TensorFlow和JAX，但它最初是一个PyTorch项目，并且仍然紧密地与该框架结合在一起。随着Transformer架构的兴起，PyTorch在研究方面的灵活性，以及通过Hugging Face的模型集线器在出版后几天或几小时内能够引入如此多的新模型的能力，很容易看出为什么PyTorch现在到处都在流行。你应该使用JAX吗？如...
TensorFlow vs PyTorch vs Jax 在深度学习领域有几家巨头公司,他们所提出的框架被广大研究者使用。比如谷歌的 TensorFlow、Facebook 的 PyTorch、微软的 CNTK、亚马逊AWS 的 MXnet 等。 每种框架都有其优缺点,选择的时候需要根据自身需求进行选择。 我们以 Python 中的 3 个主要深度学习框架——TensorFlow、PyTorch ...
深度学习每天都在以各种形式影响着我们的生活。无论是基于用户语音命令的Siri、Alexa、手机上的实时翻译应用程序,还是支持智能拖拉机、仓库机器人和自动驾驶汽车的计算机视觉技术,每个月似乎都会迎来新的进展。几乎所有这些深度学习应用程序的编写都来自于这三种框架:TensorFlow、PyTorch或者JAX。
考虑到JAX是在NumPy级别工作的,JAX代码是在比TensorFlow/Keras(甚至是PyTorch)低得多的级别上编写的。令人高兴的是,有一个小型但不断增长的生态系统,围绕着JAX进行了一些扩展。你想要使用神经网络库吗?当然可以。其中有来自谷歌的Flax,还有来自DeepMind(也包括谷歌)的Haiku。此外,Optax可满足你的所有优化器需求,PIX可...
PyTorch最初是Python-native。正如前文所说，由于多功能调度机制，grad 和 vamp的函数转换都是即时的。值得注意的是：相比Theano 和 TensorFlow构建IR后的函数转换，即时函数转换效率更高。在进行grad和vmap 时，JAX也是即时函数转换。然而像pamp和pjit等更复杂的函数转换需要对整个计算过程进行概述，在这个过程中IR是必...
PyTorch 1.x:没有前向IR TensorFlow 2.x: 梯度带 JAX FuncTorch 2、高阶导数 PyTorch TensorFlow 2.x JAX 3、动态控制流 TensorFlow 1.x TensorFlow 2.x JAX PyTorch 4、分布式计算 Python-Native Python-native SPMD Python-native Non-SPMD 分布式运行时机制 混合理念 点击“阅读原文”,欢迎Star、试用OneFlow...