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Python+NumPy程序的可编译转换:区分,向量化,JIT到GPU/TPU,以及更多

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工具介绍

Python+NumPy程序的可编译转换:区分,向量化,JIT到GPU/TPU,以及更多

规模可变数字计算 ============================================================================================================================================================================= JAX是一款Python用于加速器面向数组计算和程序转换的库,为高性能数字计算和大规模机器学习设计. JAX可以自动区分本地的Python和NumPy功能. 它可以通过循环,分支,再生和关闭来区分,还可以取出衍生物的衍生物. 它支持通过jax.grad进行逆向分化(a.k.a.后向分化)以及前向分化,两者可以任意地被编成任何顺序. JAX在TPU,GPU等硬件加速器上使用XLA来编译并缩放你的NumPy程序. 您可以用 jax.jit 编译自己的纯函数 。 编译和自动分化可以由ar

核心特点

  • •Transformations
  • •Current gotchas
  • •Installation
  • •Citing JAX
  • •Reference documentation
  • •Compiler-based automatic parallelization
  • •Explicit sharding and automatic partitioning
  • •Manual per-device programming

> 标签

Pythonjax

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日
最后更新2026年9月9日
分类编程语言
定价开源

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