lineax

基于JAX的线性求解和最小二乘优化库

Lineax 线性求解 JAX 最小二乘法 Python库 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

jax - 高性能科学计算和机器学习的Python加速库

GPU加速GithubJAXXLA开源项目神经网络自动微分

JAX是一个专为高性能数值计算和大规模机器学习设计的Python库。它利用XLA编译器实现加速器导向的数组计算和程序转换，支持自动微分、GPU和TPU加速。JAX提供jit、vmap和pmap等函数转换工具，让研究人员能够方便地表达复杂算法并获得出色性能，同时保持Python的灵活性。

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。

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。

optimistix - JAX生态系统中的高效非线性求解器

GithubJAXOptimistixPython库开源项目数值优化非线性求解器

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。

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。

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。

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。

awesome-jax - 自动微分与XLA在高性能机器学习中的应用

GithubJAXXLA编译器加速器开源项目机器学习自动微分

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。

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