JAX
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JAX 的前身是 Autograd,其借助 Autograd 的更新版本,并且结合了 XLA,可对 Python 程序与 NumPy 运算执行自动微分,支持循环、分支、递归、闭包函数求导,也可以求三阶导数

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JAX处于函数变换(function transformations)和科学计算的交界处,所以也有能力训练神经网络模型,但不止于训练。JAX最初由谷歌大脑团队的 Matt Johnson、Roy Frostig、Dougal Maclaurin 和 Chris Leary 等人发起,借助 Autograd 的更新版本,并且结合了 XLA,可对 Python 程序与 NumPy 运算执行自动微分,支持循环、分支、递归、闭包函数求导,也可以求三阶导数;依赖于 XLA,JAX 可以在 GPU 和 TPU 上编译和运行 NumPy 程序;通过 grad,可以支持自动模式反向传播和正向传播,且二者可以任意组合成任何顺序。

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