JAX是一个用于加速器导向的数组计算和程序转换的Python库，旨在实现高性能数值计算和大规模机器学习。
使用案例
- 训练神经网络
- 数值优化
- 科学计算
产品特点
- 提供类似NumPy的API
- 支持编译、批处理、自动微分和并行化的可组合函数转换
- 代码可在CPU、GPU和TPU上运行
目标用户
- 研究人员
- 工程师
- 数据科学家
定价
JAX是开源软件，免费使用。
4.8
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