#88 · 主分类： 深度学习框架
equinox
deep-learning
equinox
jax
neural-networks
优雅易用的神经网络 + 基于JAX的科学计算。 https://docs.kidger.site/equinox/
项目最后更新：08/10/26
GitHub Stars
3.0K
Forks数量
213
贡献者数量
101
许可证
Apache-2.0
收录理由
Equinox 填补了 JAX 生态里一个明显的空缺：想用 JAX 定义神经网络，又不想跟框架本身较劲。它把模型写成普通的 Python 类，注册成 PyTree 就行，写起来像 PyTorch 一样直观，但所有东西仍然能跟原生 JAX 无缝配合，jit、grad、vmap 照常使用。这个设计省掉了大量关于带状态参数和自定义树结构的样板代码。它还提供了带过滤的变换 API 和运行时错误检查，对研究代码来说，调试和改动都方便很多。如果你在 JAX 里做深度学习或可微科学计算，又觉得 Flax 或 Haiku 偏重，想找更轻量的选择，这个库值得试试。
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