【应用场景】

• 高性能数值计算
• 大规模机器学习

【目标用户】

• 研究人员
• 工程师

【核心功能】

• 提供NumPy风格的API
• 支持编译、批处理、自动微分和并行化的可组合函数转换
• 支持在CPU、GPU和TPU上执行

【是否免费】

• 是

【社区生态】

• 围绕JAX发展的机器学习工具生态系统
• 包括神经网络框架、优化器和求解器、数据加载工具等

【概括总结】

• JAX是一个专注于高效数组操作和程序转换的Python库，适用于高性能数值计算和大规模机器学习。
• 它提供了熟悉的NumPy风格API，支持多种后端执行，拥有丰富的社区生态。