1樓：
如果沒有tensorflow或者pytorch，JAX絕對是對這個問題的最好抽象和實現——可惜有了tensorflow和pytorch之後，JAX抽象出來的設計和解決的問題成了極少數的1%的先鋒設計者們真正關心的問題，而99%的人只關心「如何用乙個full stack框架快速搭建起來乙個distributed¶llel的、能證明概念或者直接部署到production上的模型」。
還是那句話，當年Autograd時期如果整個社群覺醒了，就壓根沒有tensorflow、pytorch什麼事兒了——可惜他們太後知後覺了。
2樓：
這個問題不是2023年的麼。。。怎麼又炒起來了。。。
JAX：Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more
PyTorch：沒錯，正是在下。
都已經搞了兩年了，現在結果就見分曉了吧。這東西沒人用的。大家還是用PyTorch。
3樓：駱梁宸
最近的兩個資料點：
T5 把 Transformer 在 JAX 上實現了，觀感比 T2T 和 fairseq 好很多；
昨天 Research Conference 過來了幾個 Brain Zurich 的同事來這邊開會順道跟我聊合作，提到他們正在把 large scale ImageNet training 的 code 遷移到 JAX 上，對實現新 optimizer 很友好問我有沒有興趣在 training scheme 設計上幫忙。
最近聽到的這些實現過的 engineer 的說法基本是類似的：經過調研比 TF 優勢更大。
在小規模和效能要求不高的實驗上大家應該還會繼續選擇 PyTorch，但大規模/支援TPU 場景下應該有不錯的前途。
p.s. 逐漸越來越理解 TensorFlow/PyTorch 這兩種設計各自的優劣了。JAX 能融會貫通取精華去糟粕的話還蠻值得看好的。
4樓：袁進輝
如果說tensorflow 是主打lazy, 偏functional 的思想，但實現的臃腫面目可憎；pytorch 則主打eager, 偏imperative 程式設計，但核心簡單，可視為支援gpu的numpy, 加上乙個autograd。JAX 像是這倆框架的混合體，取了tensorflow的functional和PyTorch的精簡，即支援gpu的 numpy, 具有autograd功能，非常追求函式式程式設計的思想，強調無狀態，immutable，加上JIT修飾符後就是lazy，可以使用xla對計算流程進行靜態分析和優化。當然JAX不帶jit也可像pytorch那種命令式程式設計和eager執行。
JAX有可能和PyTorch競爭。
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