Google推出的用于变换数值函数的机器学习框架
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JAX是Google推出的高性能数值计算库，提供类似NumPy的API，支持GPU/TPU加速、自动微分、即时编译（JIT）和向量化等功能。JAX通过XLA（加速线性代数）编译器优化代码，显著提升运行效率，在大规模数据处理和机器学习中表现突出。JAX支持自动微分，能轻松计算函数梯度，适用于优化算法。JAX的异步执行模式和不可变数组设计使其在性能和可靠性上优于传统
，是现代科学计算和机器学习研究中的重要工具。
等函数自动计算函数的梯度，支持高阶导数，广泛应用在机器学习中的模型训练。
即时编译（JIT）
将Python函数编译成优化后的机器代码，显著提升运行效率，在大规模计算中效果显著。
自动将函数向量化，避免手动循环，提高代码效率和可读性。
支持跨多个设备（如GPU、TPU）的并行计算，加速大规模任务处理。
：支持在CPU、GPU和TPU上运行代码，充分利用硬件的并行计算能力。
：提供丰富的程序变换工具，如
，用在构建更复杂的程序逻辑，提升代码灵活性和扩展性。
创建Python环境
：用conda创建一个专用的Python环境。
conda create
conda activate jax_test
：根据硬件配置选择合适的JAX版本。
jupyter numpy
“jax[cuda12]”
matplotlib pillow
使用JAX的主要功能
自动计算函数的梯度。
cubic_sum
grad_cubic_sum
cubic_sum
grad_cubic_sum
“梯度 df/dx:”
即时编译（JIT）
将函数编译成优化后的机器代码。
selu_jax_jit
result_jax_jit
selu_jax_jit
自动将函数向量化。
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