jax
如何在jax框架的jit中快速的实现循环结构 —— Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构
相关： Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构，如果使用循环结构需要注意什么 前文中给出了jit下使用python做循环结构的代码，下面再次给出这个代码，这个代码为jupyter-notebook环境，并且在jit编译时需要60秒，运行9.4秒左右： from jax import jit, r ......
Jax框架的static与Traced Operations —— Static vs Traced Operations
相关： Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构，如果使用循环结构需要注意什么 Jax的static和Traced都是指jit编译的函数内的对象的属性的，jit装饰的函数其输入参数和输出参数都是Traced类型的（除了使用@partial装饰符提前指定为static的），而jit装饰的函数内的所有 ......
Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构，如果使用循环结构需要注意什么
相关： Jax计算框架的JIT编译的static特性 给出一个jax的jit的循环结构代码： from jax import jit, random import jax.numpy as jnp from functools import partial @partial(jit, static_ ......
Jax计算框架的JIT编译的static特性
官方： https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/thinking_in_jax.html#jit-mechanics-tracing-and-static-variables ......
Jax的加速层的伪代码/中间层代码的生成和查看
地址： https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/thinking_in_jax.html#jit-mechanics-tracing-and-static-variables from jax import make_jaxpr def f(x, ......
jax中对单步操作的缓存对性能造成的影响
代码： import jax.numpy as jnp from jax import grad, jit, vmap from jax import random def selu(x, alpha=1.65, lmbda=1.05): return lmbda * jnp.where(x > 0 ......
Jax报错：Windows系统环境下WSL中运行Jax会导致nvidia-smi报错退出，无法使用nvidia-smi和gpustat
环境： Window11下的WSL： 运行jax，导致nvidia-smi无法使用，不过经过测试发现虽然nvidia-smi报错无法使用，但是GPU已经可以正常使用，调用jax的GPU运行也保持正常，只不过无法使用nvidia-smi对GPU状态进行查询。 ......
如何安装废弃版本的Jax —— pypi服务器上不保存的python包应该如何安装
python的公开扩展包的存储是在网站： http://pypi.org/ 一般情况下，这是没有问题的，但是对于一些更新版本比较多的扩展包就出现了问题，因为pypi的服务器对每个项目（扩展包）都是由存储限额的，因此每个项目只能在pypi服务器上存储一定数量的版本，这样也就必然导致旧版本的删除，这种情 ......
支持NVIDIA GPU —— 如何运行docker环境下的Jax环境
项目地址： https://github.com/NVIDIA/JAX-Toolbox 具体的安装命令： 地址： https://github.com/NVIDIA/JAX-Toolbox/pkgs/container/jax linux/amd64 docker pull ghcr.io/nvid ......
Jax框架 —— 如何在没有GPU和TPU的设备上debug代码 —— 在CPU上使用GPU仿真设置 —— Jax框架在多卡设备上的自动并行特性的仿真体验
Jax计算框架是Google用来取代Tensorflow的新一代计算框架，这个框架使用类似pytorch的技术，但是在pytorch技术之上加入了更加强大的技术，但是这也导致该框架使用起来要比pytorch难一些，但是该框架的计算性能又比较优秀，因此依旧具有较大的吸引力。 Jax框架的性能优势主要体 ......
Jax计算框架的MPI通讯的扩展库 —— mpi4jax
地址： https://github.com/mpi4jax/mpi4jax PS. 关于这个library的性能表现并不是很清楚，没有亲自手动安装并测试过。这里只作为链接收藏之用，毕竟这个属于比较小众的python的Jax框架的扩展library。 ......
Jax计算框架的NamedSharding的reshape —— namedsharding-gives-a-way-to-express-shardings-with-names
官方文档参考： https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/Distributed_arrays_and_automatic_parallelization.html#namedsharding-gives-a-way-to-express-shar ......
Jax框架支持的python和numpy版本
官方： https://jax.readthedocs.io/en/latest/deprecation.html 每个推出的JAX版本都会支持45个月内推出的python，对此具体解释一下： 比如Jax_1.0.0为2024年1月1号release，2020年3月到2024年1月1号之间发行的py ......
Jax框架在不同版本间的随机数生成并不一致 —— jax.random
官方： https://jax.readthedocs.io/en/latest/api_compatibility.html#numerics-and-randomness 具体的解释就是在不同的Jax版本之间，即使设置相同随机种子也不能保证生成的随机数一致，比如： ` jax.random.gu ......
Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包
相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......
清华镜像源、阿里镜像源全部失效后怎么办 —— conda 服务器代理配置 —— Jax框架的安装
相关： conda 服务器代理配置 最近在用anaconda安装Jax框架，发现直接使用官方源下载的速度十分的慢，估计要需20个小时才能下载完成，对于这种情况第一个感觉就是使用镜像源来进行下载。 但是十分悲催的发现，清华镜像源、阿里镜像源全部失效，可以说突然发现对于一些python包，国内的常用的c ......
一个简单的例子测试numpy和Jax的性能对比 （续）
相关： 一个简单的例子测试numpy和Jax的性能对比 numpy代码： import numpy as np import time x = np.random.random([10000, 10000]).astype(np.float32) try: st = time.time() y = ......
一个简单的例子测试numpy和Jax的性能对比
参考： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1725356123619612187&wfr=spider&for=pc 个人认为如果把Jax作为一款深度学习框架来学习，那么就没有多大的必要性，因为pytorch就够了。可以说，Jax可以做到的，pytorch也可以做到， ......
Keras 3.0正式发布：可用于TensorFlow、JAX和PyTorch
前言 Keras 3.0正式发布：可用于TensorFlow、JAX和PyTorch 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】 ......
「Java开发指南」如何在Spring中使用JAX-WS注释器？
本文将指导您如何使用JAX-WS注释器从Spring服务生成JAX-WS Web服务，在本教程中，您将学习如何： 为Spring服务启用JAX-WS 部署应用程序并测试服务 所有与Spring scaffolding相关的任务都需要MyEclipse Spring或Bling授权。 MyEclips ......
机器学习洞察 | JAX，机器学习领域的“新面孔”
在之前的《机器学习洞察》系列文章中，我们分别针对于多模态机器学习和分布式训练、无服务器推理进行了解读，本文将为您重点介绍 JAX 的发展并剖析其演变和动机。下面，就让我们来认识一下 JAX 这一新崛起的深度学习框架—— 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例 ......
活动预告 | Jax Diffusers 社区冲刺线上分享（还有北京线下活动）
我们的 Jax Diffuser 社区冲刺活动已经截止报名，全球有 200 多名参赛选手成功组成了约 70 支队伍共同参赛。 为了帮助参赛者更好的完成自己的项目，也为了与更多社区成员们分享扩散模型和生成式 AI 相关的经验和更新，我们会在本月的 13、14 和 17 日邀请来自业界的顶尖从业者做一系 ......