基于 JAX#
学习高级 JAX 用法的一个好方法是查看其他库如何使用 JAX，包括它们如何将库集成到其 API 中，JAX 添加了哪些数学功能，以及如何在其他库中使用 JAX 来进行计算加速。
以下是关于如何在众多领域和软件包中使用 JAX 的功能来定义加速计算的示例。
梯度计算#
轻松的梯度计算是 JAX 的关键功能。在 JaxOpt 库 中，value 和 grad 直接用于用户在 其源代码 中的多个优化算法中。
同样，上面提到的 Dynamax Optax 配对是梯度使估计方法成为可能的示例，这些方法在历史上是具有挑战性的 使用 Optax 进行最大似然期望。
在单个核心上跨多个设备进行计算加速#
在 JAX 中定义的模型随后可以被编译，以通过 JIT 编译实现单次计算加速。然后，相同的编译代码可以发送到 CPU 设备、GPU 设备或 TPU 设备以进一步加速，通常不需要进行任何其他更改。这使得从开发到生产的流程变得非常顺畅。在 Dynamax 中，线性状态空间模型求解器中计算量最大的部分已经被 jitted。一个更复杂的示例来自 PyTensor，它动态编译 JAX 函数，然后 jits 构造的函数。
使用并行化进行单机和多机加速#
JAX 的另一个优点是使用 pmap 和 vmap 函数调用或装饰器并行化计算的简单性。在 Dynamax 中，状态空间模型使用 VMAP 装饰器 并行化，多目标跟踪是这种用例的实际示例。
将 JAX 代码整合到您或您的用户的工作流程中#
JAX 具有高度可组合性，可以以多种方式使用。JAX 可以与独立模式一起使用，用户在其中自行定义所有计算。但是，还有其他模式，例如使用基于 JAX 的库来提供特定功能。这些库可以定义特定类型的模型，例如神经网络或状态空间模型，或者提供特定功能，例如优化。以下是每种模式的更具体示例。
直接使用#
如本网站所示，Jax 可以直接导入和利用来“从头开始”构建模型，例如在 JAX 教程 或 使用 JAX 的神经网络 中。如果您无法找到针对特定挑战的预构建代码，或者您希望减少代码库中的依赖项，这可能是最佳选择。
具有 JAX 暴露的可组合域特定库#
另一种常见的方法是提供预构建功能的包，无论它是模型定义还是某种类型的计算。这些包的组合可以混合和匹配以实现完整的端到端工作流，其中定义模型并估计其参数。
一个例子是 Flax，它简化了神经网络的构建。Flax 通常与 Optax 配对，其中 Flax 定义了神经网络架构，而 Optax 提供了优化和模型拟合功能。
另一个例子是 Dynamax，它允许轻松定义状态空间模型。使用 Dynamax，可以使用 Optax 的最大似然 估计参数，或者可以使用 Blackjax 的 MCMC 估计完整的贝叶斯后验。