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谷歌开源 TensorFlow 简化库 JAX,可降低开发者学习成本

2019-04-22来源:中国公益资讯网


谷歌开源 TensorFlow 简化库 JAX,可降低开发者学习成本


近日,谷歌开源了一个 TensorFlow 的简化库 JAX。

JAX 结合了 Autograd 和 XLA,是专为高性能机器学习研究打造的产品。有了新版本的 Autograd,JAX 能自动对 Python 和 NumPy 的自带函数求导,支持循环、分支、递归、闭包函数求导,而且可以求三阶导数。它支持自动模式反向求导(也就是反向传播)和正向求导,且二者可以任意组合成任何顺序

JAX 最初由谷歌大脑团队的 Matt Johnson、Roy Frostig、Dougal Maclaurin 和 Chris Leary 发起。在 GitHub 的说明文档中,作者明确表示:JAX 目前还只是一个研究项目,不是谷歌的官方产品,因此可能会有一些 bug。同一个 GitHub 目录下的开源项目还包括 8 月份在业内引起热议的强化学习框架 Dopamine。

信息源:

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1619803728499509456&wfr=spider&for=pc

点评

TensorFlow作为目前普及率最高的深度学习框架,深受广大开发者喜爱,但美中不足的是其使用繁琐,调试困难。

JAX 则能实现编译和自动求导的任意组合,因此可以在不脱离 Python 环境的情况下实现复杂算法并获得最优性能。这降低了TensorFlow的调试难度和开发者的学习成本,有利于AI技术的进一步应用。

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