在许多情况下，可以在不引入不必要的存储开销的情况下完成此操作。然而，增加 mat.n_batch 或 mat.n_dense 将导致存储效率非常低下，许多零值都是显式存储的，除非新的批处理或密集维度的大小为 0 或 1。在这种情况下，bcoo_update_layout 将引发 SparseEfficiencyError。可以通过指定 on_inefficient 参数来消除此警告。
与 import numpy as np 类似，我们可以 import jax.numpy as jnp 并将代码中的所有 np 替换为 jnp 。如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的，那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是，如果有可用的GPU，JAX则可以直接使用。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】数值计算库JAX自发布以来就备受关注，支持者认为它是「真香」，性能快；但反对者也表示JAX还太年轻，漏洞多，为此最近还引发了一场Reddit大讨论。 自从JAX在2018年底发布以来，受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究，越来越多的代码，如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。似乎JAX已经是下一个巨头深度学习框架了。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章，详
来源：机器之心本文约4600字，建议阅读10+分钟你有在使用JAX吗？ 近年来，谷歌于 2018 年推出的 JAX 迎来了迅猛发展，很多研究者对其寄予厚望，希望它可以取代 TensorFlow 等众多深度学习框架。但 JAX 是否真的适合所有人使用呢？这篇文章对 JAX 的方方面面展开了深入探讨，希望可以给研究者选择深度学习框架时提供有益的参考。 自 2018 年底推出以来，JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年，DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑（Google
自 2018 年底推出以来，JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年，DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑（Google Brain）和其他机构的项目也都在使用 JAX。
JAX 中的默认数组实现是 jax.Array。在许多方面，它与您可能熟悉的 NumPy 包中的 numpy.ndarray 类型相似，但它也有一些重要的区别。
jax.tree 命名空间包含了来自 jax.tree_util 的实用工具的别名。
来源：DeepHub IMBA本文约3300字，建议阅读10+分钟本文中，我们了解了 JAX 是什么，并了解了它的一些基本概念。 JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库： 它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy ， jax.numpy提供了与numpy非常相似API接口。 它与 NumPy API 非常相似，几乎任何可以用 numpy 完成的事情都可以用 jax.numpy 完成。 由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JI
JAX 是 TensorFlow 和 PyTorch 的新竞争对手。 JAX 强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。由于 JAX 需要更少的样板代码，因此程序更短、更接近数学，因此更容易理解。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 ---- 新智元报道 数值计算库JAX自发布以来就备受关注，支持者认为它是「真香」，性能快；但反对者也表示JAX还太年轻，漏洞多，为此最近还引发了一场Reddit大讨论。 自从JAX在2018年底发布以来，受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究，越来越多的代码，如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章
在深度学习方面，TensorFlow 和 PyTorch是绝对的王者。但是，但除了这两个框架之外，一些新生的框架也不容小觑，比如谷歌推出的 JAX深度学习框架。
在人工智能模型的开发旅程中，选择正确的机器学习开发框架是一项至关重要的决策。历史上，众多库都曾竞相争夺“人工智能开发者首选框架”这一令人垂涎的称号。（你是否还记得 Caffe 和 Theano？）在过去的几年里，TensorFlow 以其对高效率、基于图的计算的重视，似乎已经成为了领头羊（这是根据作者对学术论文提及次数和社区支持力度的观察得出的结论）。而在近十年的转折点上，PyTorch 以其对用户友好的 Python 风格接口的强调，似乎已经稳坐了霸主之位。但是，近年来，一个新兴的竞争者迅速崛起，其受欢迎程度已经到了不容忽视的地步。JAX 以其对提升人工智能模型训练和推理性能的追求，同时不牺牲用户体验，正逐步向顶尖位置发起挑战。
萧箫 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 收获接近16.6万个Star、见证深度学习崛起的TensorFlow，地位已岌岌可危。 并且这次，冲击不是来自老对手PyTorch，而是自家新秀JAX。 最新一波AI圈热议中，连fast.ai创始人Jeremy Howard都下场表示： JAX正逐渐取代TensorFlow这件事，早已广为人知了。现在它就在发生（至少在谷歌内部是这样）。 LeCun更是认为，深度学习框架之间的激烈竞争，已经进入了一个新的阶段。 LeCun表示，当初谷歌的Tens
缩写Central Processing Unit，CPU 是大多数计算机中可用的标准计算架构。JAX 可以在 CPU 上运行计算，但通常在 GPU 和 TPU 上可以实现更好的性能。
机器之心报道 机器之心编辑部 JAX 是机器学习 (ML) 领域的新生力量，它有望使 ML 编程更加直观、结构化和简洁。 在机器学习领域，大家可能对 TensorFlow 和 PyTorch 已经耳熟能详，但除了这两个框架，一些新生力量也不容小觑，它就是谷歌推出的 JAX。很对研究者对其寄予厚望，希望它可以取代 TensorFlow 等众多机器学习框架。 JAX 最初由谷歌大脑团队的 Matt Johnson、Roy Frostig、Dougal Maclaurin 和 Chris Leary 等人发起。
这几天各大科技媒体都在唱衰TensorFlow，鼓吹JAX。恰好前两个月我都在用JAX，算是从JAX新人进阶为小白，过来吹吹牛。
一般认为Jax是谷歌为了取代TensorFlow而推出的一款全新的端到端可微的框架，但是Jax同时也集成了绝大部分的numpy函数，这就使得我们可以更加简便的从numpy的计算习惯中切换到GPU的计算中。Jax除了支持GPU的张量运算，更重要的一个方面是Jax还支持谷歌自己的硬件TPU的张量运算。关于张量计算，可以参考前面写过的这一篇博客。
它就是JAX，一款由谷歌团队打造（非官方发布），用于从纯Python和Numpy机器学习程序中生成高性能加速器（accelerator）代码，且特定于域的跟踪JIT编译器。
JAX是机器学习框架领域的新生力量，尽管这个Tensorflow的竞争对手从2018年末开就已经出现，但直到最近，JAX才开始在更广泛的机器学习研究领域中获得关注。
在机器学习框架方面，JAX是一个新生事物——尽管Tensorflow的竞争对手从技术上讲已经在2018年后已经很完备，但直到最近JAX才开始在更广泛的机器学习研究社区中获得吸引力。
Jax 是谷歌开源的一个科学计算库，能对 Python 程序与 NumPy 运算执行自动微分，而且能够在 GPU 和 TPU 上运行，具有很高的性能。基于 Jax 已有很多优秀的开源项目，如 Trax 等。近日，DeepMind 开源了两个基于 Jax 的新机器学习库，分别是 Haiku 和 RLax，它们都有着各自的特色，对于丰富深度学习社区框架、提升研究者和开发者的使用体验有着不小的意义。
相信大家对numpy, Tensorflow, Pytorch已经极其熟悉，不过，你知道JAX吗？
作者：萧箫 丰色 来源：量子位公众号 QbitAI 收获接近16.6万个Star、见证深度学习崛起的TensorFlow，地位已岌岌可危。并且这次，冲击不是来自老对手PyTorch，而是自家新秀JAX。 最新一波AI圈热议中，连fast.ai创始人Jeremy Howard都下场表示： JAX正逐渐取代TensorFlow这件事，早已广为人知了。现在它就在发生（至少在谷歌内部是这样）。 LeCun更是认为，深度学习框架之间的激烈竞争，已经进入了一个新的阶段。 LeCun表示，当初谷歌的TensorFlo
我们将 JAX 发布为两个独立的 Python 轮子，即纯 Python 轮子 jax 和主要由 C++ 组成的轮子 jaxlib，后者包含库，例如：
JAX由谷歌提出，是TensorFlow的简化库。结合了针对线性代数的编译器XLA，和自动区分本地 Python 和 Numpy 代码的库Autograd，在高性能的机器学习研究中使用。
学习高级 JAX 使用的一种很好的方法是看看其他库如何使用 JAX，它们如何将库集成到其 API 中，它在数学上添加了什么功能，并且如何在其他库中用于计算加速。
重现结果所需的代码可以在这里找到（https://github.com/rlouf/blog-benchmark-rwmetropolis），使代码运行得更快的技巧值得学习。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 终于，谷歌出面回应“TensorFlow遭弃”传闻： 我们将继续致力于将TensorFlow打造为一流机器学习平台，与JAX并肩推动机器学习研究。 这段时间，“JAX取代TensorFlow”这个话题可谓热议不休。 不仅Business Insider等媒体援引内部人士消息，称“谷歌大脑和DeepMind已经普遍放弃TensorFlow，转投JAX”。 连LeCun、fast.ai创始人Jeremy Horward等大咖也纷纷下场围观，表示深度学习框架之
当使用 JIT 模式的 JAX 时，函数将被跟踪、降级到 StableHLO，并针对每种输入类型和形状组合进行编译。在导出函数并在另一个系统上反序列化后，我们就无法再使用 Python 源代码，因此无法重新跟踪和重新降级它。形状多态性是 JAX 导出的一个特性，允许一些导出函数用于整个输入形状家族。这些函数在导出时只被跟踪和降级一次，并且Exported对象包含编译和执行该函数所需的信息，可以在许多具体输入形状上进行编译和执行。我们通过在导出时指定包含维度变量（符号形状）的形状来实现这一点，例如下面的示例：
近期的项目工作涉及大量的接口测试，接口是基于Soap协议的Webservice接口。之前测试是使用Soapui进行接口测试，由于接口中涉及大量的变量需要填写或修改，深深的感到总是做着重复又枯燥的工作；建立在这样的基础上考虑了自动化接口测试，初识自动化接口测试时走了不少弯路，最后决定使用JAX-WS规范生成Webservice client即接口里的相关请求、响应、实体的对象（也就是处理SOAP消息的代码），再根据相关的业务来组装接口请求，并完成相关校验。以下是关于JAX-WS的认识，以下摘自百度百科：
Web Service(WEB服务)能够快捷和方便地综合结合各种系统、商务和任何应用平台 利用最新的Web Service 标准能够使任何软件系统和系统之间的应用互通互联，方便，而且更加廉价
| vq(obs, code_book[, check_finite]) | 将观测值分配给代码簿中的代码。 | ## jax.scipy.fft
简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器，也没有对backpropagation的内置支持，再加上Python本身的速度限制，所以很少有人会在生产环境下直接用numpy训练或部署深度学习模型。这也是为什么会出现Theano, TensorFlow, Caffe等深度学习框架的原因。但是numpy有其独特的优势：底层、灵活、调试方便、API稳定且为大家所熟悉（与MATLAB一脉相承），深受研究者的青睐。JAX的主要出发点就是将numpy的以上优势与硬件加速结合。现在已经开源的JAX ( https://github.com/google/jax) 就是通过GPU (CUDA)来实现硬件加速。出自：https://www.zhihu.com/question/306496943/answer/557876584
像numpy这样的软件包是当今数据科学工作的主要来源。然而，我们可能会遇到numpy无法轻松处理或只能以次优方式处理的情况
机器之心报道 编辑：陈萍 TensorFlow 不是谷歌的一枚「弃子」，将会继续开发。 前段时间，AI 界流传着这样一种说法，大概意思就是说，TensorFlow 已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 更是有外媒 Business Insider 采访了一系列开发人员、硬件专家、云供应商以及与谷歌机器学习工作关系密切的人，获得了同样的观点：2015 年诞生的 TensorFlow，曾经辉煌一时，而 Meta 在 2017 年开源的 PyTorch 正在成为该领域的霸主，在此战争中，谷歌开始押宝 JAX。 接近该
谷歌于 2015 年开放了一种小型资源，即 2015 年谷歌大脑研究项目，名为 TensorFlow，实质上创造了现代机器学习的生态系统。其普及速度之快，令谷歌成为了主流人工智能产品的拥有者。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 TensorFlow 大概已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 2015 年，谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目，这款产品迅速流行起来，成为人工智能业界的主流深度学习框架，塑造了现代机器学习的生态系统。 七年后的今天，故事的走向已经完全不同：谷歌的 TensorFlow 失去了开发者的拥护，因为他们已经转向了 Meta 推出的另一款框架 PyTorch。 曾经无处不在的机器学习工具 TensorFlow 已经悄悄
Jax 是谷歌开发的一个 Python 库，用于机器学习和数学计算。一经推出，Jax 便将其定义为一个 Python+NumPy 的程序包。它有着可以进行微分、向量化，在 TPU 和 GPU 上采用 JIT 语言等特性。简而言之，这就是 GPU 版本的 numpy，还可以进行自动微分。甚至一些研究者，如 Skye Wanderman-Milne，在去年的 NeurlPS 2019 大会上就介绍了 Jax。
JAX-WS（Java6引进） 是SOAP协议的一个Java的实现规范，这个新规范是为了简化基于SOAP的Java开发。JAX-WS规范其实就是一组XMLweb services的JAVA API，JAX-WS允许开发者可以选择RPC-oriented或者message-oriented来实现自己的web services。通过使用 Java™ API for XMLWeb Services (JAX-WS) 技术设计和开发 Web 服务，可以带来很多好处，能简化 Web 服务的开发和部署，并能加速 Web 服务的开发。在 JAX-WS中，一个远程调用可以转换为一个基于XML的协议，比如SOAP。在使用JAX-WS过程中，开发者不需要编写任何生成和处理SOAP消息的代码。JAX-WS的运行时实现会将这些API的调用转换成为对应的SOAP消息。
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作者：王可汗 审校：陈之炎 本文约3500字，建议阅读9分钟 本文为你介绍使用谷歌JAX助力科学计算。 谷歌最新推出的JAX，官方定义为CPU、GPU和TPU上的NumPy。它具有出色的自动微分（differentiation）功能，是可用于高性能机器学习研究的python库。Numpy在科学计算领域十分普及，但是在深度学习领域，由于它不支持自动微分和GPU加速，所以更多的是使用Tensorflow或Pytorch这样的深度学习框架。然而谷歌之前推出的Tensorflow API有一些比较混乱的情况，在1.
选自Business Insider 作者：Matthew Lynley 机器之心编译 机器之心编辑部 TensorFlow 大概已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 2015 年，谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目，这款产品迅速流行起来，成为人工智能业界的主流深度学习框架，塑造了现代机器学习的生态系统。 七年后的今天，故事的走向已经完全不同：谷歌的 TensorFlow 失去了开发者的拥护，因为他们已经转向了 Meta 推出的另一款框架 PyTorch。 曾经无处不在的机器学习工
Welcome to JAX-WS Tutorial. Web Services work on client-server model where they communicate over the network. Server side component provides the endpoint URL where service is located and client application can invoke different methods.
随机采样问题，不仅仅只是一个统计学/离散数学上的概念，其实在工业领域也都有非常重要的应用价值/潜在应用价值，具体应用场景我们这里就不做赘述。本文重点在于在不同平台上的采样速率，至于另外一个重要的参数检验速率，这里我们先不做评估。因为在Jax中直接支持vmap的操作，而numpy的原生函数大多也支持了向量化的运算，两者更像是同一种算法的不同实现。所以对于检验的场景，两者的速度区别更多的也是在硬件平台上。
・谷歌是机器学习领域的开拓者，发布了其中一种最早的通用框架TensorFlow。 ・Meta发布AI框架PyTorch之后，TensorFlow逐渐失去了开发人员的青睐。 ・如今谷歌内部正押宝在一个取代TensorFlow的新AI项目JAX上。 2015年，谷歌开源了谷歌大脑（Google Brain）团队一个名为TensorFlow的小型研究项目，那年它实际上创立了现代机器学习生态系统。 TensorFlow迅速流行起来，谷歌也成为了主流AI产品的管家。 谷歌的TensorFlow曾经是无处不在的机器学
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G TensorFlow 不是谷歌的一枚「弃子」，将会继续开发。 转自《机器之心》 前段时间，AI 界流传着这样一种说法，大概意思就是说，TensorFlow 已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 更是有外媒 Business Insider 采访了一系列开发人员、硬件专家、云供应商以及与谷歌机器学习工作关系密切的人，获得了同样的观点：201
交易所利用限价订单簿（LOB）来处理订单并匹配交易。为了研究目的，拥有大规模高效的LOB动态模拟器是非常重要的。以往，LOB模拟器已经在代理模型（ABMs）、强化学习（RL）环境和生成模型中实施，处理来自历史数据集和手工代理的订单流。对于许多应用，需要处理多个簿，无论是用于ABMs的校准还是RL代理的训练。我们展示了第一个GPU加速的LOB模拟器，名为JAX-LOB，旨在并行处理数千个簿，并显著减少每条消息的处理时间。我们的模拟器的实现基于设计选择，旨在充分利用JAX的功能，同时不影响与LOB相关机制的真实性。
---- 新智元报道 编辑：拉燕 如願 好困 【新智元导读】谷歌Meta之争看来还没完！TensorFlow干不过还有JAX，二番战能否战胜PyTorch？ 很喜欢有些网友的一句话： 「这孩子实在不行，咱再要一个吧。」 谷歌还真这么干了。 养了七年的TensorFlow终于还是被Meta的PyTorch干趴下了，在一定程度上。 谷歌眼见不对，赶紧又要了一个——「JAX」，一款全新的机器学习框架。 最近超级火爆的DALL·E Mini都知道吧，它的模型就是基于JAX进行编程的，从而充分地利用了谷
「大新闻：我们刚刚发布了 Keras 3.0 版本！」Keras 之父 François Chollet 在 X 上激动的表示。「现在你可以在 JAX、TensorFlow 以及 PyTorch 框架上运行 Keras……」
谷歌2021开发者大会 本年度的GDS在11月16日开始，本来已经做好了去参加GDS中国线下活动的准备，结果因为北京突发的情况，全程的改为线上了，很可惜。 线上的资料整理起来更方便就是了，给大家看一下这一期开发者大会谷歌公布的内容。 TensorFlow相关 我关注的主要点其实都在TensorFlow相关的事情上，下图基本上可以代表现在TF家族的大部分内容了。
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