JAX是由Google Research开发的一个高性能数值计算库，专为机器学习、深度学习和科学计算而设计。JAX的核心在于其能够将Python代码转换成高效的中间表示（JAX IR），并通过即时编译（JIT）技术在GPU、TPU等加速器上执行。此外，JAX还提供了自动微分（Autograd）功能，使得梯度计算变得简单高效。JAX的API设计基于NumPy，使得熟悉NumPy的用户能够轻松上手。
JAX主要功能
即时编译（JIT）
JAX使用XLA（Accelerated Linear Algebra）编译器，将Python代码编译成优化的机器码，并在GPU、TPU等加速器上执行，实现高性能计算。
用户可以通过jax.jit装饰器轻松地对函数进行JIT编译，提高计算速度。
自动微分（Autograd）
JAX原生支持自动微分，可以自动计算函数关于其输入的导数，这对于机器学习中的梯度下降等优化算法至关重要。
用户可以通过jax.grad函数获取函数的梯度，无需手动推导和实现... 查看全部
