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。
数据统计
数据评估
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