JAX与PyTorch：区别与相似之处 [2023]
在一段时间内，机器学习社区一直在Tensorflow和PyTorch这两个主要库之间分裂。
然而，由于其易用性，PyTorch已经成为这两个库中更受欢迎的库，但是谷歌似乎不打算轻易放弃。谷歌研究推出了一个新的库Jax，自那以来它在受欢迎度上逐渐增长。
本文将对比Jax和PyTorch，以决定哪个更好且值得学习。
Jax是什么？
Jax是一个框架，类似于PyTorch和TensorFlow。Deepmind在谷歌开发了它，虽然它不是谷歌的官方产品，但它仍然很受欢迎。
根据，Jax结合了Autograd和XLA来提供高性能的数值计算。它提供了一个类似于NumPy的API来构建机器学习模型。然而，Jax函数在GPU和TPU上运行，因此比只在CPU上运行的NumPy函数更快。
此外，Jax提供了对函数进行转换的功能。主要的三个函数是jit、grad和vmap。
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Jax的用途
- Jax可以用于进行更快的数值计算。这是因为Jax具有类似于NumPy的API，但运行在GPU和TPU上。
- 开发人员使用Jax来计算函数的梯度，以便训练模型。
- Jax主要用于构建研究模型。
Jax的优势
- Jax包括自动微分功能，使开发人员在构建模型时能够轻松计算函数的梯度。
- Jax非常快速且高性能，因为它使用了加速线性代数（XLA）编译器，该编译器能够针对GPU和TPU进行计算优化。
- Jax还与许多Python库具有互操作性。
接下来，我们将详细了解和学习PyTorch。
PyTorch是什么？
是基于Torch框架的机器学习库。PyTorch最初由Facebook开发，是Linux软件基金会下的开源项目。
它是Tensorflow之外最受欢迎的机器学习框架之一。许多公司都在使用PyTorch构建其深度模型，比如特斯拉。
PyTorch由两个主要特性组成 – 支持GPU的张量计算和深度。因此，PyTorch被广泛用作Numpy的高性能替代品或深度学习研究平台。
PyTorch的用途
- PyTorch主要用于构建深度学习模型。这些模型包括循环神经网络、卷积神经网络和Transformer。
- 它用于自然语言处理中进行分类和情感分析等任务。
- 它还用于计算机视觉中构建对象检测和分割模型。
PyTorch的优势
- PyTorch支持动态神经网络，开发人员可以在运行中更改神经网络的结构以及其行为。
- PyTorch还提供自动微分功能，这意味着开发人员不需要编写明确的代码来计算梯度。
- 它支持GPU加速，使开发人员能够加速训练过程。
- 由于PyTorch实现了Python接口，因此可以轻松与其他Python库和工具集成，如NumPy、SciPy和Pandas。
- 它易于使用，采用了Pythonic的语法。
- PyTorch拥有庞大的社区和。
接下来，我们将对PyTorch和Jax进行详细比较。
PyTorch Vs. Jax
| 方面 | Jax | PyTorch |
| 它们是什么 | Jax本质上是Numpy的GPU/TPU加速版本，还具有强大的函数转换功能，如JIT编译器和梯度计算器。因此，它在比PyTorch更低的层级上运行。 | Jax支持在GPU和TPU上执行，但与XLA编译器紧密集成；因此在一些基准测试中已被证明优于PyTorch。 |
| 性能 | Jax非常快，在大多数主要基准测试中优于PyTorch。这是因为它运行在GPU和TPU上，并为XLA优化了您的代码。像vmap和jit这样的函数转换可以加速您的代码。 | 虽然PyTorch支持GPU，但其对TPU和XLA的支持不如Jax广泛。因此，与Google Jax相比，它 tends to be slower and less performant。 |
| 易用性 | 虽然它提供了额外的超能力，但大多数人发现Jax使用起来略微困难，学习曲线较陡。 | PyTorch遵循Pythonic语法，使其更易于理解和学习。 |
| 生态系统 | Jax相对较新，因此生态系统较小，仍然主要是实验性的。 | PyTorch是其中较旧的一个，具有更成熟和完善的生态系统，拥有多个资源和更大的社区。 |
| 目标受众 | Jax主要用于研究任务。 | PyTorch适用于研究和生产机器学习模型。 |
| 集成/抽象 | Jax在Python中运行在较低层级，因此不太抽象。然而，它有一些库来简化构建神经网络，如Flax，Haiku和Equinox。还有PIX用于图像处理。 | 虽然PyTorch相对于Jax已经相当抽象，但是像PyTorch Lightning这样的库提供了进一步的抽象，使您无需编写样板代码。 |
| 开发者 | Google Deepmind | Meta |
Jax的应用和最佳用例
考虑到Jax仍处于实验阶段，可能不适合构建生产系统。
然而，对于需要从Jax提供的巨大性能优势中受益的研究工作和大型项目，Jax将是理想的库。
PyTorch的应用和最佳用例
由于其成熟性，PyTorch在生产系统中表现良好。考虑到它被Meta等公司广泛使用，您可以确信PyTorch可扩展到非常大的项目。
它还与MLOps系统（如Kubeflow和TorchServe）很好地集成，使得快速构建和部署机器学习模型变得更容易。
最后的话
那么您应该选择哪个？好吧，这里肯定没有明确的赢家。每个库都有其理想的用例、优势和特点。在学习方面，我建议熟悉两者。
然而，PyTorch具有更平滑的学习曲线，所以您可能想先从PyTorch开始学习。至于在给定项目中哪个更有用，那就取决于您对Jax和PyTorch的了解以及项目的需求。
接下来，查看我们的指南：how to install PyTorch on Windows and Linux。
