这是名为 JAX 的 Linux 应用程序，其最新版本可以作为 Jaxreleasev0.4.19sourcecode.zip 下载。 它可以在免费的工作站托管提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 JAX 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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JAX
商品描述
借助 Autograd 的更新版本，JAX 可以自动区分原生 Python 和 NumPy 函数。 它可以通过循环、分支、递归和闭包进行微分，并且可以取导数的导数的导数。 它支持通过 grad 的反向模式微分（又名反向传播）以及前向模式微分，并且两者可以任意组合成任何顺序。 新的是 JAX 使用 XLA 在 GPU 和 TPU 上编译和运行您的 NumPy 程序。 默认情况下，编译发生在幕后，库调用会及时编译和执行。 但是 JAX 还允许您使用单函数 API jit 及时将自己的 Python 函数编译为 XLA 优化的内核。 编译和自动微分可以任意组合，所以你可以在不离开 Python 的情况下表达复杂的算法并获得最大的性能。
特性
- JAX 是 Autograd 和 XLA，结合用于高性能机器学习研究
- 您甚至可以使用 pmap 一次对多个 GPU 或 TPU 内核进行编程，并在整个过程中进行区分
- JAX 确实是一个用于可组合函数转换的可扩展系统
- 直接在浏览器中使用笔记本，连接到 Google Cloud GPU
- JAX 的核心是一个用于转换数值函数的可扩展系统
- 您可以使用 XLA 端到端编译您的函数
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/jax.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
