Deep Learning with JAX
Книга «Deep Learning with JAX» представляет собой практическое руководство по использованию фреймворка JAX для задач глубокого обучения и машинного обучения. JAX — это библиотека Python от Google, которая сочетает в себе автоматическое дифференцирование, ускорение вычислений на GPU/TPU и функциональный подход к программированию.
В книге подробно рассматриваются ключевые возможности JAX: работа с массивами через JAX NumPy, контроль размещения данных на устройствах (CPU, GPU, TPU), автоматическое дифференцирование (grad, jacfwd, jacrev), JIT-компиляция для ускорения вычислений, а также распределённые вычисления и шардинг тензоров. Особое внимание уделяется замене традиционного Python-кода на оптимизированные конструкции JAX.
Автор последовательно ведёт читателя от основ работы с массивами и функциями до построения сложных нейронных сетей и их обучения. Книга содержит множество практических примеров, таблиц с краткими справочниками по функциям (как в предоставленном фрагменте) и объясняет, как эффективно использовать JAX для современных задач машинного обучения. Издание подходит как для разработчиков, уже знакомых с Python и ML, так и для тех, кто хочет освоить высокопроизводительные вычисления в экосистеме JAX.
