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。
Mathjax:2.x 整理一 <script type="text/x-mathjax-config"> MathJax.Hub.Config({ showProcessingMessages: false, messageStyle: "none", extensions: ["tex2jax.js"], jax: ["input/TeX", "output/HTML-CSS"], tex2jax: { inlineMath: [ ["$", "
经过5个月的公开Beta测试，深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
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。
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。
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。
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。
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。
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
---- 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
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
| vq(obs, code_book[, check_finite]) | 将观测值分配给代码簿中的代码。 | ## jax.scipy.fft
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。
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：
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。
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
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：
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。
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.
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。
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
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
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。
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。
客户端——> 阅读WSDL文档 (根据文档生成SOAP请求) ——>发送到Web服务器——>交给WebService请求处理器——>处理SOAP请求——> 调用WebService——>生成SOAP应答 ——> Web服务器通过http的方式交给客户端
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。
自动微分现在已经是深度学习框架的标配，我们写的任何模型都需要靠自动微分机制分配模型损失信息，从而更新模型。在广阔的科学世界中，自动微分也是必不可少的。说到底，大多数算法都是由基本数学运算与基本函数组建的。
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。
博主使用Vue开发的个人博客，博文使用markdown语法编写，然后交给前端渲染。为了更方便的进行说明和讲解，需要前端支持LaTex的数学公式，并且渲染好看的样式。
。也就是说，在代码实现的过程中，虽然我们实现的一个函数可能带有很多个变量，但是可以用偏函数的形式把其中一些不需要拆分和变化的变量转变为固有变量。比较典型的两个例子是计算偏导数和多进程优化。虽然大部分支持自动微分的框架都有相应的支持偏导数的接口，多进程操作中也可以指定额外的args，但是这些自带的方法在形式上都是比较tricky的，感觉并不如使用偏函数优雅和简洁。这里我们主要介绍python中可能会用到的偏函数功能--partial。
JAX-WS简写为 Java Api For Xml Web Service。JAX-WS是使用XML构建Web Service与Client进行交流通信的技术。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】加入光荣的JAX-强化学习进化！ 还在为强化学习运行效率发愁？无法解释强化学习智能体的行为？ 最近来自牛津大学Foerster Lab for AI Research（FLAIR）的研究人员分享了一篇博客，介绍了如何使用JAX框架仅利用GPU来高效运行强化学习算法，实现了超过4000倍的加速；并利用超高的性能，实现元进化发现算法，更好地理解强化学习算法。 文章链接：https://chrislu.page/blog/meta-disco/ 代码链
MathJax.Hub.Config({ extensions: ["tex2jax.js"], jax: ["input/TeX", "output/HTML-CSS"], tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ], processEscapes: true }, "HTML-CSS": { availableFonts: ["TeX"] } });
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
强化学习主要用于研究学习系统（智能体）的问题，该学习系统必须学习与环境进行交互的信息。智能体和环境在不连续的步骤上进行交互。在每个步骤中，智能体都会选择一个动作，并会提供一个返回的环境状态（观察）状态（部分）和标量反馈信号（奖励）。智能体的行为以行为的概率分布为特征，该分布取决于对环境（策略）的过去观察。智能体寻求一种策略，该策略将从任何给定步骤中最大化从该点开始（返回）将收集的折扣累积奖励。智能体策略或环境动态本身通常是随机的。在这种情况下，回报是一个随机变量，并且通常将更精确的智能体策略指定为在智能体和环境的随机性下最大化回报期望（值）的策略。
Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能，比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。虽然numpy中也使用到了向量化的运算，比如计算两个numpy数组的加和，就是一种向量化的运算。但是在numpy中模块封装的较好，定制化程度低，但是使用便捷，只需要调用最上层的接口即可。现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能，像mindspore、numba还有jax，与numpy的最大区别就是，需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数，这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展。用一个公式来理解向量化运算的话就是：
近年来，深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API，从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
本文记录使用Mou和Stackedit中出现的一些问题，使其能够正常渲染带数学公式的文章
LaTex 是基于 Tex 的排版系统，常用于科技出版物的排版。和 word 等排版工具的最大区别在于，它是纯文本格式的，掌握基本的规则，就能输出专业美观的展示效果。纯文本格式，也就意味着它不像 word 那样，所见即所得，对初学者不友好。
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