📕 Deep Learning with JAX
Ускоряйте глубокое обучение и другие задачи с интенсивными числами с помощью JAX, потрясающей высокопроизводительной библиотеки численных вычислений от Google.
В Deep Learning with JAX вы узнаете, как:
- использовать JAX для численных вычислений
- строить дифференцируемые модели с примитивами JAX
- запускать распределенные и параллельные вычисления с помощью JAX
- использовать библиотеки нейронных сетей высокого уровня, такие как Flax и Haiku
- использовать библиотеки и модули из экосистемы JAX
Библиотека численных вычислений JAX решает основные проблемы производительности, лежащие в основе глубокого обучения и других научных вычислительных задач. Объединяя платформу ускоренной линейной алгебры (XLA) от Google с гипероптимизированной версией NumPy и множеством других высокопроизводительных функций, JAX обеспечивает огромный прирост производительности в низкоуровневых вычислениях и преобразованиях.
Deep Learning with JAX - это практическое руководство по использованию JAX для глубокого обучения и других математически интенсивных приложений. Эксперт по разработке Google Григорий Сапунов неуклонно укрепляет ваше понимание концепций JAX. Захватывающие примеры знакомят с фундаментальными концепциями, на которых основывается JAX, а затем показывают, как применять их к реальным задачам. Вы узнаете, как использовать экосистему JAX высокоуровневых библиотек и модулей, а также как объединить TensorFlow и PyTorch с JAX для загрузки и развертывания данных.
🧷Скачать бесплатно
2024 #ENG #JAX
CodeMode | Программирование
Ускоряйте глубокое обучение и другие задачи с интенсивными числами с помощью JAX, потрясающей высокопроизводительной библиотеки численных вычислений от Google.
В Deep Learning with JAX вы узнаете, как:
- использовать JAX для численных вычислений
- строить дифференцируемые модели с примитивами JAX
- запускать распределенные и параллельные вычисления с помощью JAX
- использовать библиотеки нейронных сетей высокого уровня, такие как Flax и Haiku
- использовать библиотеки и модули из экосистемы JAX
Библиотека численных вычислений JAX решает основные проблемы производительности, лежащие в основе глубокого обучения и других научных вычислительных задач. Объединяя платформу ускоренной линейной алгебры (XLA) от Google с гипероптимизированной версией NumPy и множеством других высокопроизводительных функций, JAX обеспечивает огромный прирост производительности в низкоуровневых вычислениях и преобразованиях.
Deep Learning with JAX - это практическое руководство по использованию JAX для глубокого обучения и других математически интенсивных приложений. Эксперт по разработке Google Григорий Сапунов неуклонно укрепляет ваше понимание концепций JAX. Захватывающие примеры знакомят с фундаментальными концепциями, на которых основывается JAX, а затем показывают, как применять их к реальным задачам. Вы узнаете, как использовать экосистему JAX высокоуровневых библиотек и модулей, а также как объединить TensorFlow и PyTorch с JAX для загрузки и развертывания данных.
🧷Скачать бесплатно
2024 #ENG #JAX
CodeMode | Программирование