GoogleJAX は数値関数を変換するための機械学習フレームワークで、Google では Autograd (関数微分によって勾配関数が自動的に得られる) の修正版と TensorFlowXLA (Accelerated Linear Algebra) を組み合わせたものと呼んでいます。 このフレームワークは、可能な限り NumPyas の構造とワークフローに従うように設計されており、さまざまな既存のフレームワークと統合して連携します。
JAX の主な機能は次のとおりです。
- grad: 自動微分
- jit: コンパイル
- vmap: 自動ベクトル化
- pmap: SPMD プログラミング
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