equinox

强大且易用的JAX兼容神经网络库

Equinox JAX 神经网络转换API PyTree Github 开源项目

Equinox是一款专为JAX设计的神经网络库，拥有类似PyTorch的语法。该库支持过滤API和PyTree操作，并兼容JAX及其生态系统中的所有工具。对于新手用户，推荐使用MNIST卷积神经网络示例，简化模型构建过程。Equinox还提供运行时错误处理等高级功能。

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介绍相关项目

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+。

lineax - 基于JAX的线性求解和最小二乘优化库

GithubJAXLineaxPython库开源项目最小二乘法线性求解

Lineax是基于JAX开发的线性求解和最小二乘优化库，提供多种算法解决Ax = b问题。该库支持PyTree值矩阵和向量、通用线性算子及结构化矩阵，具备高效的求解器和稳定的梯度计算。Lineax优化了编译和运行性能，支持实值和复值输入，并集成JAX的自动微分、并行计算和硬件加速等功能。

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。

dm-haiku - JAX神经网络构建的简洁解决方案

DeepMindGithubHaikuJAX开源项目神经网络谷歌

Haiku是一个为JAX设计的简洁神经网络库，具备面向对象编程模型和纯函数转换功能。由Sonnet的开发者创建，Haiku能简化模型参数和状态管理，并与其他JAX库无缝集成。虽然Google DeepMind建议新项目使用Flax，Haiku仍将在维护模式下持续支持，专注于修复bug和兼容性更新。

axon - 基于Nx框架的Elixir深度学习库，支持模型创建和训练

AxonElixirGithub开源项目模型创建深度学习训练API

Axon是一个基于Nx的Elixir深度学习库，提供高效的神经网络功能。核心组件包括数值定义的Functional API、模型创建的Model Creation API和训练模型的Training API。Axon通过模块化设计，实现各API独立使用，并通过Polaris进行优化。该库支持多种深度学习层和模型格式，如TensorFlow Lite和ONNX，适用于多种深度学习应用。

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。

learned_optimization - 基于JAX的元学习优化器研究框架

GithubJAXlearned_optimization优化器元学习开源项目机器学习

learned_optimization是一个研究代码库，主要用于学习型优化器的训练、设计、评估和应用。该项目实现了多种优化器和训练算法，包括手工设计的优化器、学习型优化器、元训练任务以及ES、PES和截断反向传播等外部训练方法。项目提供了详细的文档和教程，包括Colab笔记本，方便用户快速入门。learned_optimization适用于元学习和动态系统训练的研究，为相关领域提供了功能丰富的工具。

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。

synjax - 基于JAX的结构化概率分布神经网络库

GithubJAXSynJax开源项目机器学习概率分布神经网络库

SynJax是一个基于JAX的神经网络库，专注于结构化概率分布处理。它支持多种分布类型，包括线性链CRF、半马尔可夫CRF和成分树CRF等。该库提供计算对数概率、边际概率和最可能结构等标准操作，并兼容JAX的主要转换功能。SynJax采用纯Python编写，结合JAX的C++代码，为结构化概率建模提供了高效灵活的解决方案。

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。

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