JAX

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Google推出的用于变换数值函数的机器学习框架

收录时间:
2025-10-13

JAX是什么

JAX是Google推出的高性能数值计算库,提供类似NumPy的API,支持GPU/TPU加速、自动微分、即时编译(JIT)和向量化等功能。JAX通过XLA(加速线性代数)编译器优化代码,显著提升运行效率,在大规模数据处理和机器学习中表现突出。JAX支持自动微分,能轻松计算函数梯度,适用于优化算法。JAX的异步执行模式和不可变数组设计使其在性能和可靠性上优于传统NumPy,是现代科学计算和机器学习研究中的重要工具。

JAX
JAX的主要功能

自动微分:通过jax.grad等函数自动计算函数的梯度,支持高阶导数,广泛应用在机器学习中的模型训练。

即时编译(JIT):用jax.jit将Python函数编译成优化后的机器代码,显著提升运行效率,在大规模计算中效果显著。

向量化:通过jax.vmap自动将函数向量化,避免手动循环,提高代码效率和可读性。

并行化:用jax.pmap支持跨多个设备(如GPU、TPU)的并行计算,加速大规模任务处理。

硬件加速:支持在CPU、GPU和TPU上运行代码,充分利用硬件的并行计算能力。

程序变换:提供丰富的程序变换工具,如jax.lax,用在构建更复杂的程序逻辑,提升代码灵活性和扩展性。

如何使用JAX

环境配置与安装:

创建Python环境:用conda创建一个专用的Python环境。

conda create -n jax_test python=3.13 -y
conda activate jax_test

安装JAX库:根据硬件配置选择合适的JAX版本。

pip install jupyter numpy “jax[cuda12]” matplotlib pillow

使用JAX的主要功能:

自动微分:使用jax.grad自动计算函数的梯度。

import jax
import jax.numpy as jnp

def cubic_sum(x):
return jnp.sum(x**3)

grad_cubic_sum = jax.grad(cubic_sum)
x_input = jnp.arange(1.0, 5.0)
gradient = grad_cubic_sum(x_input)
print(“梯度 df/dx:”, gradient)

即时编译(JIT):用jax.jit将函数编译成优化后的机器代码。

@jax.jit
def selu_jax_jit(x):
return 1.0507 * jnp.where(x > 0, x, 1.67326 * jnp.exp(x) – 1.67326)

x_jax = jnp.random.normal(jax.random.PRNGKey(0), (10000, 10000))
result_jax_jit = selu_jax_jit(x_jax)

向量化:使用jax.vmap自动将函数向量化。

def mat_vec_product(matrix, vector):
return jnp.dot(matrix, vector)

batched_mat_vec = jax.vmap(mat_vec_product, in_axes=(None, 0))
matrix_jax = jnp.random.normal(jax.random.PRNGKey(0), (10000, 10000))
vectors_jax = jnp.random.normal(jax.random.PRNGKey(1), (128, 10000))
result_vmap = batched_mat_vec(matrix_jax, vectors_jax)

JAX的应用场景

机器学习和深度学习:JAX的自动微分和硬件加速功能,能高效训练和推理神经网络,提升模型性能。
科学计算:JAX能计算复杂物理方程导数,优化物理、化学和材料科学中的模拟和预测。
数据分析和处理:借助向量化和并行化,JAX能快速处理大规模数据,适用图像、信号处理等领域。
金融建模:用在金融风险评估和高频交易,高效计算助力实时数据分析和决策。
计算生物学:处理基因组数据、预测蛋白质结构,加速生物医学研究和应用。

数据统计

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