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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架

APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习

MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。

jaxtyping - JAX数组与PyTrees的类型注解和运行时检查工具

GithubJAXPyTreejaxtyping开源项目类型注解运行时类型检查

jaxtyping是一款为JAX数组和PyTrees提供类型注解及运行时类型检查的开源工具。除JAX外，它还支持PyTorch、NumPy和TensorFlow等主流框架，使用户能够为数组的形状和数据类型添加精确的类型提示。该项目安装简便，与多种运行时类型检查包兼容，并提供完整的在线文档。通过增强类型安全，jaxtyping为科学计算和深度学习项目提供了更可靠的开发环境。

ax - 支持多模态与流式验证功能的智能代理构建框架

AxGithubLLMsVectorDBsprompt签名多模态DSPy开源项目

Ax项目根据Stanford DSPy研究与Agentic workflows概念，实现智能代理快速开发。支持多种大型语言模型（LLM）、向量数据库，具备自动化提示生成、文档格式转换以及多模态DSPy和流式输出验证。该框架适用于Typescript生产级部署，低依赖性，满足现代软件开发需求。

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