Keras原仓库的star 有60k+，用户基数也不算少了。 稍微有点推荐（但不是一定非要推荐）学习和使用keras。原因如下： keras api 设计思想源于对经典监督学习的编程范式的解耦，封装，. 官方文档会解释如何使用 jax 来进行数组运算、自动微分、并行处理等。 特别是 jax quickstart 、how to think in jax和 tutorial: 学pytorch，但要同时学习xla， cuda，关注jax和 tensorflow 的优缺点以及新特性 补充一下： 1、如果有能力，全部要学，加上jax。 2、这些框架，可以简单的按如下分.
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最近工作关系也比较关注 xla/hlo 相关的动态； 总体来看，利好 mhlo (stablehlo)；openxla 这个项目是 google 想将编译器相关技术从 tensorflow 独立出来，让其能够更好地服务于不. 不仅如此，它还支持灵活的开发工具。 比如hugging face transformers、ollama、jax、keras、pytorch、google ai edge、unsloth、vllm和gemma.cpp。 开发者们可以在google ai. Jax 是一个充满潜力的高性能数值计算库，它将可微分编程带入了 python 生态系统。本文将介绍 jax 的可微分编程技术，以及它如何为深度学习、机器学习和优化等领域带来.
Jax推出了内核级编程语言 pallas，pallas提供了一种同时兼容tpu与 gpu 的统一编程模型，这种编程模型实际上是建立在triton与 mosaic 上的进一步封装。
Jax 101。 jax quickstart — jax documentation how to.
