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flax

灵活强大的JAX神经网络库和生态系统

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。

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。
llama-2-jax - 基于JAX的大语言模型高效实现
GithubJAXLlama 2大语言模型开源项目机器学习模型实现
这是一个利用JAX框架实现Llama 2模型的开源项目。该项目致力于提高模型训练和推理效率,构建高质量Transformer代码库,为自然语言处理领域提供有价值见解。项目功能包括参数转换、数据加载、模型架构实现等,并在持续开发训练和生成功能。这为研究人员和开发者提供了便捷的Llama 2模型研究与应用工具。
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。
optax - JAX生态系统中的高效梯度处理与优化框架
GithubJAXOptax优化器开源项目梯度处理深度学习
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。
evosax - 基于JAX的高性能进化策略框架
GithubJAXevosax优化算法开源项目机器学习进化策略
evosax是基于JAX的进化策略框架,通过XLA编译和自动向量化/并行化技术实现大规模进化策略的高效计算。它支持CMA-ES、OpenAI-ES等多种经典和现代神经进化算法,采用ask-evaluate-tell API设计。evosax兼容JAX的jit、vmap和lax.scan,可扩展至不同硬件加速器。该框架为进化计算研究和应用提供了高性能、灵活的工具。
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。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
jaxopt - JAX驱动的高性能优化器库
GithubJAXopt优化器可微分开源项目批处理硬件加速
JAXopt是基于JAX的优化器库,提供硬件加速、批处理和可微分的优化算法。支持GPU和TPU,可自动向量化多个优化问题实例,并支持优化解的微分。目前正与Optax合并,处于维护模式。适用于机器学习和科学计算领域的优化任务。
Flux.jl - 轻量级的纯Julia机器学习框架
FluxGPU支持GithubJulia开源项目机器学习轻量级抽象
Flux.jl是一个基于100%纯Julia技术栈的机器学习框架,结合原生GPU和自动微分支持,提供简洁优雅的解决方案。该框架使简单任务易于实现,并且高度可定制。适用于Julia 1.9及更高版本,支持快速模型构建与训练。了解更多信息,请参阅快速入门和文档页面。
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。
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