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MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架,该开源框架专为AppleSilicon芯片而设计优化,从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感,提供简单友好的使...

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MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架,该开源框架专为AppleSilicon芯片而设计优化,从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感,提供简单友好的使用方法,帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。MLX的主要功能熟悉的API:MLX有一个紧随NumPy的PythonAPI。MLX还拥有功能齐全的C++API,与PythonAPI非常相似。可组合的函数转换:MLX支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。惰性计算:MLX中的计算是惰性计算,数组仅在需要时才会具体化。动态图构建:MLX中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译,并且调试简单直观。多设备:可以在任何支持的设备(CPU和GPU)上运行。统一内存:MLX和其他框架的主要区别在于统一内存模型,阵列共享内存。MLX上

数据统计

数据评估

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