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optimistix

JAX生态系统中的高效非线性求解器

Optimistix是一个基于JAX的非线性求解器库,专门用于根查找、最小化、不动点和最小二乘问题。该库提供可互操作的求解器和模块化优化器,支持PyTree状态,并与Optax兼容。Optimistix具有快速编译和运行时间,充分利用JAX的自动微分、自动并行和GPU/TPU支持等特性,为科学计算和机器学习领域提供高效工具。

blackjax - JAX贝叶斯采样库 支持CPU和GPU运算
BlackJAXGPUGithubJAX开源项目概率编程采样器
BlackJAX是一个为JAX开发的贝叶斯采样库,支持CPU和GPU计算。它提供多种采样器,可与概率编程语言集成。适用于需要采样器的研究人员、算法开发者和概率编程语言开发者。其模块化设计便于创建和定制采样算法,促进采样算法研究。BlackJAX通过简洁API和高性能,连接了简单框架与可定制库。
gymnax - JAX驱动的高效强化学习环境集合
GithubJAXgymnax加速计算开源项目强化学习环境仿真
gymnax是基于JAX构建的强化学习环境库,充分利用JAX的即时编译和向量化功能,显著提升了传统gym API的性能。该库涵盖经典控制、bsuite和MinAtar等多种环境,支持精确控制环境参数。通过在加速器上并行处理环境和策略,gymnax实现了高效的强化学习实验,尤其适合大规模并行和元强化学习研究。
opytimizer - 基于自然启发的Python优化库 简化元启发式算法开发
GithubOpytimizerPython优化器元启发式优化开源项目搜索空间自然启发算法
Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。
evojax - 基于JAX的高性能神经进化工具包
EvoJAXGithubJAX开源项目机器学习硬件加速神经进化
EvoJAX是基于JAX库开发的神经进化工具包,支持在多个TPU/GPU上并行运行神经网络。通过在NumPy中实现进化算法、神经网络和任务,并即时编译到加速器上运行,EvoJAX显著提升了神经进化算法的性能。该工具包提供了多个示例,涵盖监督学习、强化学习和生成艺术等领域,展示了如何在几分钟内完成原本需要数小时或数天的进化实验。EvoJAX为研究人员提供了一个高效、灵活的神经进化开发平台。
rlax - JAX驱动的强化学习算法构建库
GithubJAXPython库RLax开源项目强化学习深度学习
RLax是基于JAX的强化学习工具库,提供实现智能体所需的核心模块。支持价值估计、分布式价值函数、通用价值函数和策略梯度等功能,适用于在线和离线学习。借助JAX实现即时编译,RLax能在多种硬件上高效运行,为开发者提供灵活的工具构建强化学习算法。
flax - 灵活强大的JAX神经网络库和生态系统
FlaxGithubJAX开源项目机器学习深度学习神经网络库
Flax是一个基于JAX的高性能神经网络库,以灵活性为核心设计理念。它提供神经网络API、实用工具、教育示例和优化的大规模端到端示例。Flax支持MLP、CNN和自编码器等多种网络结构,并与Hugging Face集成,涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。作为Google Research与开源社区合作开发的项目,Flax致力于促进JAX神经网络研究生态系统的发展。
jax-triton - JAX与Triton集成实现GPU计算加速
CUDAGPU加速GithubJAXTritonjax-triton开源项目
jax-triton项目实现了JAX和Triton的集成,让开发者能在JAX中使用Triton的GPU计算功能。通过triton_call函数,可在JAX编译函数中应用Triton内核,提高计算密集型任务效率。项目提供文档和示例,适合机器学习和科学计算领域的GPU计算优化需求。
jaxdf - JAX框架打造可微分物理模拟器
GithubJAXjaxdf偏微分方程开源项目数值模拟自动微分
jaxdf是基于JAX的开源框架,用于创建可微分数值模拟器。该框架支持任意离散化,主要应用于物理系统建模,如波传播和偏微分方程求解。jaxdf生成的纯函数模型可与JAX编写的可微分程序无缝集成,适用于神经网络层或物理损失函数。框架提供自定义算子、多种离散化方法,并附有详细文档和示例。
axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库
AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习
AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库,支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型,并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型,涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域,还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情,请参阅其核心组件和设计文档。
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。
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