JAX とは？
JAXは、アクセラレータ指向の配列計算とプログラム変換のためのPythonライブラリであり、高性能な数値計算と大規模な機械学習のために設計されています。NumPyスタイルの使い慣れたAPIを提供し、コンパイル、バッチ処理、自動微分、並列化のための合成可能な関数変換を含みます。同じコードは、CPU、GPU、TPUを含む複数のバックエンドで実行できます。
JAX の使い方
- pipまたはcondaでJAXをインストールし、jaxとjax.numpyをインポートします。ジャストインタイムコンパイルにはjax.jit、自動ベクトル化にはjax.vmap、自動微分にはjax.grad、並列化にはjax.pmapを使用します。チュートリアルとAPIリファレンスについては、公式ドキュメントを参照してください。
JAX の主な機能
- NumPyスタイルの使い慣れたAPI
- 合成可能な関数変換（jit、vmap、grad、pmap）
- 自動微分（フォワードモードとリバースモード）
- ジャストインタイムコンパイル
- 自動ベクトル化
- 複数デバイスでの並列化
- CPU、GPU、TPUバックエンドのサポート
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