GoogleJAX是一个用于变换数值函数的机器学习框架,Google称其为为结合了修改版本的Autograd(通过函数微分自动获得梯度函数)和
TensorFlow的XLA(加速线性代数)。该框架的设计尽可能遵循
NumPy的结构和工作流程,并与TensorFlow和
PyTorch等各种现有框架协同工作。

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