Gorgonia是专为Go语言开发的机器学习库，提供自动微分、符号微分、梯度下降优化和数值稳定功能。用户可以轻松编写和评估多维数组的数学方程，并利用CUDA进行快速计算。其目标是成为高性能、可扩展的机器学习和图计算库，适合多机部署，同时支持非标准深度学习和神经网络研究。

本指南深入讲解 TensorFlow 2，包括基本概念、广播机制、符号计算和控制流操作等。探讨如何通过重载操作符和控制流来提升代码效率，与 NumPy 的兼容性增强了代码的可读性。同时，介绍了广播机制的优势与潜在缺点，并展示了如何在多设备上使用 TensorFlow 2 的新 API 高效地处理和优化大型神经网络。

PennyLane是一个跨平台的Python库，专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架，支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端，提供自动微分功能，并包括量子模拟器和优化工具，便于快速原型设计。

Enzyme是一款高性能的LLVM和MLIR自动微分插件，可以通过调用__enzyme_autodiff函数对目标函数进行微分，并替换为相应的梯度值。其高效性使其在处理优化代码时能与先进的自动微分工具相媲美。用户只需几步简单命令即可安装Enzyme，安装和使用的详细信息可在官网获取。Enzyme适用于学术领域的自动微分需求，支持CUDA、OpenMP、MPI等并行计算模式，并提供Julia和Rust绑定。

该页面收录了JAX相关的优质库、项目和资源，旨在帮助机器学习研究人员在GPU和TPU等加速器上实现高性能计算。资源涵盖神经网络库、强化学习工具和概率编程等多个领域，并提供了详细的库介绍、学术论文和教程。用户可以找到如Flax、Haiku、Objax等知名库，以及新兴的FedJAX、BRAX等库，适用于机器学习和科研项目中使用JAX进行快速原型开发和高效计算。

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。

DMFF是一个基于Jax的Python包，实现全可微分子力场模型。它简化力场参数化，支持点电荷和多极化模型，适用于水、生物大分子和有机聚合物系统。DMFF集成自动微分技术和AI优化，支持GPU加速，为分子系统研究和力场开发提供高效工具。

Slang是一种基于HLSL的高性能着色语言，为现代GPU和图形API优化设计。它支持模块化开发、自动微分、泛型和接口等特性，并保持与HLSL代码的兼容性。Slang能够生成多个目标平台的代码，如D3D12、Vulkan和Metal，同时提供完整的反射信息和调试功能。这使得Slang成为管理大型着色器代码库的有力工具，能够提升开发效率和代码维护性。

Chainer是一个Python深度学习框架，提供基于define-by-run方法的自动微分API（动态计算图）和面向对象的高级API，用于构建和训练神经网络。通过CuPy支持CUDA/cuDNN，实现高性能训练和推理。尽管Chainer已进入维护阶段，仅进行bug修复和维护，但其文档、教程和社区资源仍然活跃，适合研究和开发深度学习模型的用户。