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[人工智能]JAX的深度学习和科学计算

?????????JAX 框架:能使用GPU加速的,支持自动微分的numpy。numpy在科学计算领域十分普及,但在深度学习领域。

?????????Jax 是 Autograd 和 XLA 的结合用以提供高性能机器学习研究。作为 Autograd 的更新版本,JAX 可以自动微分原生 Python 和 Numpy 函数。可通过 loops、branches、recursion 和 closures,进行微分,并且能够对导数的导数求导。

????????2020 年,DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑(Google Brain)和其他机构的项目也都在使用 JAX

????????JAX 是一个非常有前途的项目,并且用户一直在稳步增长。JAX 已经在深度学习、机器人 / 控制系统、贝叶斯方法和科学模拟等诸多领域得到了广泛应用

AX 的定位科学计算(Scientific Computing)和函数转换(Function Transformations)的交叉融合,具有除训练深度学习模型以外的一系列能力,包括如下:

  • 即时编译(Just-in-Time Compilation)
  • 自动并行化(Automatic Parallelization)
  • 自动向量化(Automatic Vectorization)
  • 自动微分(Automatic Differentiation)

JAX 的速度比 NumPy 快了 N 个数量级,JAX 使用的是 TPU,NumPy 使用了 CPU,以此强调 JAX 的速度上限远高于 NumPy

JAX 包含了一个可扩展系统来实现这样的函数转换,有四种典型方式:

????????Grad() 进行自动微分;

????????Vmap() 自动向量化;

????????Pmap() 并行化计算;

????????Jit() 将函数转换为即时编译版本

科学计算

?深度学习

深度学习入门

参考:

Why You Should (or Shouldn't) be Using Google's JAX in 2022 (assemblyai.com)

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加:2022-06-29 19:04:19  更:2022-06-29 19:08:32 
 
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