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

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。

einx - 跨框架张量运算统一接口库

Githubeinx开源项目张量操作深度学习符号表示法跨框架兼容

einx是一个Python库，为多个主流深度学习框架提供统一的张量操作接口。它采用类爱因斯坦符号系统表达基础张量操作的向量化，支持无缝集成现有代码。通过即时编译提升执行效率，einx不仅支持基础张量操作，还涵盖常见神经网络操作和可选的深度学习模块。

nanodl - 设计与训练变压器模型的Jax库

GithubJaxNanoDLtransformer模型分布式训练开源项目深度学习

这是一个基于Jax的库，旨在简化变压器模型的开发和训练，特别适合资源有限的环境。支持多种模型如Gemma、GPT3、T5和Whisper，涵盖自然语言处理和计算机视觉任务。提供灵活的模块和层，包括Jax/Flax中未提供的RoPE、GQA、MQA和Swin注意力机制，支持多GPU/TPU的数据并行训练，简化数据处理。该库还包含加速的经典机器学习模型，帮助用户以最小的代码重写快速实现模型开发和训练。

seqax - JAX序列建模框架简化小型到中型LLM预训练研究

FSDPGithubJAXLLMseqax开源项目性能优化

seqax是基于JAX的序列建模框架，面向小型到中型LLM预训练研究。它以500行简洁代码实现模型、优化器、多主机FSDP和张量并行分区，具备良好扩展性和性能。seqax注重代码可读性和透明度，使数学计算、内存使用和芯片间通信等关键细节清晰可见，便于理解和修改。

purejaxrl - JAX强化学习框架实现千倍性能提升

GithubJaxPureJaxRL并行训练开源项目强化学习性能优化

PureJaxRL是一个端到端JAX强化学习框架,将整个训练流程(包括环境)实现在JAX中。通过JIT编译和避免CPU-GPU数据传输,在GPU上并行运行多个智能体时,性能比PyTorch实现提升1000倍以上。框架支持使用JAX的jit、vmap等功能优化训练流程,实现高效并行训练、快速超参数调优和元进化算法探索。

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。

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。

scenic - 多模态视觉智能研究框架

GithubJAXScenicTransformer开源项目深度学习计算机视觉

Scenic是一个基于JAX的开源视觉智能研究框架,聚焦注意力机制模型。它提供轻量级共享库和完整项目实现,支持分类、分割、检测等任务,可处理图像、视频、音频等多模态数据。Scenic内置多个前沿模型和基线,有助于快速原型设计和大规模实验。

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。

einops - 灵活高效的张量操作，兼容多个框架

Githubeinopsnumpypytorchtensor操作开源项目深度学习

Einops 提供简洁高效的张量操作，适用于 numpy、pytorch、tensorflow、jax 等多个框架。通过易于理解的 Einstein 风格操作符，提高代码的可读性和可靠性。主要功能包括张量的重新排列、简化、复制、打包与解包。Einops 适用于深度学习和复杂数据处理任务，是开发者优化代码的理想工具。

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