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optax

JAX生态系统中的高效梯度处理与优化框架

Optax是JAX生态系统中的梯度处理和优化框架。它提供了经过严格测试的高效核心组件,支持研究人员灵活组合低级模块以构建自定义优化器。该库强调模块化设计,重视代码可读性和结构化,便于匹配标准优化方程。Optax实现了多种主流优化算法和损失函数,为机器学习研究和快速原型开发提供了有力支持。

diffrax - JAX 自动微分与 GPU 支持的数值微分方程解析工具
CDEDiffraxGithubJAXODESDE开源项目
Diffrax 是基于 JAX 的数值微分方程解析库,适用于常微分方程、随机微分方程和受控微分方程的求解。其特点包括多种解析器选择(如 Tsit5、Dopri8、辛解析器、隐式解析器)、使用 PyTree 作为状态存储、支持稠密解和多种反向传播方法,并支持神经微分方程。兼容 Python 3.9+、JAX 0.4.13+ 和 Equinox 0.10.11+。
tf2jax - 实验性TensorFlow到JAX函数转换库
GithubJAXTF2JAXTensorFlow函数转换开源项目机器学习
tf2jax是一个实验性库,用于将TensorFlow函数和计算图转换为JAX函数。它支持SavedModel和TensorFlow Hub格式,使现有TensorFlow模型能够在JAX环境中重用。该库提供透明的转换过程,便于调试和分析。tf2jax支持自定义梯度和随机性处理,并提供灵活的配置选项。尽管存在一些限制,tf2jax为JAX用户提供了一种集成TensorFlow功能的有效方法。
dynamax - JAX驱动的概率状态空间模型库
GithubJAX开源项目概率模型状态空间模型隐马尔可夫模型高斯状态空间模型
Dynamax是一个利用JAX开发的概率状态空间模型库,包含隐马尔可夫模型和线性高斯状态空间模型等。该库提供低级推理算法和面向对象接口,与JAX生态系统兼容。Dynamax支持状态估计、参数估计、在线滤波、离线平滑和未来预测等功能。库中包含丰富示例和文档,便于使用和学习。
QDax - 高效加速质量多样性算法的开源框架
GithubJAXQDax并行化开源项目神经进化质量多样性
QDax是一个开源框架,用于加速质量多样性(QD)和神经进化算法。通过利用硬件加速器和大规模并行化,QDax将原本需要数天甚至数周才能在大型CPU集群上完成的QD算法运行时间缩短至几分钟。作为灵活易扩展的研究工具,QDax适用于各类问题设置,支持MAP-Elites、QDPG等多种核心QD算法,并提供多个基准任务实现。该项目由Adaptive & Intelligent Robotics Lab和InstaDeep联合开发维护。
sbx - Jax加持的Stable-Baselines3强化学习库
GithubStable Baselines Jax开源项目强化学习机器学习算法实现
SBX是Stable-Baselines3的Jax实现版本,集成了SAC、TQC、PPO等多种先进强化学习算法。它与SB3保持相同API,可与RL Zoo无缝对接,并提供详细使用示例。SBX为复杂环境和任务提供高效、可靠的强化学习实现。
paxml - 基于Jax的高效机器学习实验配置和运行框架
Cloud TPUGithubGooglePaxml开源项目性能优化机器学习
Paxml是一个基于Jax的开源框架,致力于机器学习实验的配置与运行。该框架支持云TPU VM快速部署,同时提供PyPI和GitHub的稳定及开发版本下载。Paxml还包含丰富的文档资源和Jupyter Notebook教程,支持GPU加速,并可广泛适用于不同开发者的需求,是推动机器学习实验项目高效发展的优选工具。
dm_pix - 基于JAX的高性能图像处理库
GithubJAXPIX图像处理平行优化开源项目机器学习
PIX是一个基于JAX的开源图像处理库,具备优化和并行化能力。支持通过jax.jit、jax.vmap和jax.pmap进行加速与并行处理,适用于高性能计算需求。安装便捷,只需通过pip安装后即可使用。提供丰富的示例代码,易于上手操作,同时配备完整的测试套件,确保开发环境的可靠性,并接受社区贡献。
mctx - 高效JAX实现的蒙特卡洛树搜索库
GithubJAXMctx开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索
Mctx是一个基于JAX的蒙特卡洛树搜索库,实现了AlphaZero和MuZero等算法。该库支持JIT编译和并行批处理,以提高计算效率。Mctx平衡了性能和易用性,为研究人员提供了探索搜索型强化学习算法的便利工具。它包含通用搜索函数和具体策略实现,用户只需提供学习到的环境模型组件即可使用。
penzai - 用于构建、编辑和可视化神经网络的 JAX 研究工具包
GithubJAXPenzai开源项目模型可视化深度学习神经网络
Penzai是一个基于JAX的库,专为通过函数式pytree数据结构编写模型而设计,并提供丰富的工具用于可视化、修改和分析。适用于反向工程、模型组件剥离、内部激活检查、模型手术和调试等领域。Penzai包括Treescope交互式Python打印工具、JAX树和数组操作工具、声明式神经网络库及常见Transformer架构的模块化实现。该库简化了模型处理过程,为研究神经网络的内部机制与训练动态提供了支持。
jaxtyping - JAX数组与PyTrees的类型注解和运行时检查工具
GithubJAXPyTreejaxtyping开源项目类型注解运行时类型检查
jaxtyping是一款为JAX数组和PyTrees提供类型注解及运行时类型检查的开源工具。除JAX外,它还支持PyTorch、NumPy和TensorFlow等主流框架,使用户能够为数组的形状和数据类型添加精确的类型提示。该项目安装简便,与多种运行时类型检查包兼容,并提供完整的在线文档。通过增强类型安全,jaxtyping为科学计算和深度学习项目提供了更可靠的开发环境。
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