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JAX 是 TensorFlow 和 PyTorch 的新竞争对手。 JAX 强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。 由于 JAX 需要更少的样板代码，因此程序更短、更接近数学，因此更容易理解

• 使用 import jax.numpy 访问 NumPy 函数，使用 import jax.scipy 访问 SciPy 函数。
• 通过使用 @jax.jit 进行装饰，可以加快即时编译速度。
• 使用 jax.grad 求导数
• 使用 jax.vmap 进行矢量化，并使用 jax.pmap 跨设备进行并行化。

JAX 遵循函数式编程理念。 这意味着您的函数必须是自包含的，或者说是纯函数：不允许有副作用。

从本质上讲，纯函数就像数学函数。拥有输入，输出，但不与外界通信。

• 以下代码片段是一个非纯函数式的示例

import jax.numpy as jnp

bias = jnp.array(0)
def impure_example(x):
   total = x + bias
   return total

在编译期间，偏差(bias)可能会被缓存，因此不再反映偏差(bias)的变化。

• 这是一个纯函数的例子。

def pure_example(x, weights, bias):
   activation = weights @ x + bias
   return activation

在这里，pure_example 是独立的：所有参数都作为参数传递。