Haiku 是由DeepMind開發(fā)的一個深度學習庫，它建立在JAX（Just Another XLA，為Accelerated Linear Algebra的縮寫）之上。JAX 是一個由Google開發(fā)的數(shù)值計算庫，專注于高性能數(shù)值計算和自動微分。
JAX 提供了強大的數(shù)值計算和自動微分功能，而 Haiku 則是在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究和實驗的庫。使用這兩者可以更方便地進行高性能、可微分的深度學習模型開發(fā)。

Haiku 庫有幾個優(yōu)點，使其成為構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大工具。以下是一些 Haiku 庫的優(yōu)點：
基于 JAX 的性能優(yōu)勢:

• Haiku 是基于 JAX 的，而 JAX 是一個高性能的數(shù)值計算庫，專注于加速線性代數(shù)運算。因此，Haiku 繼承了 JAX 的高性能特性，充分利用了現(xiàn)代硬件的加速功能，如 GPU 和 TPU。
• 清晰的模塊化設(shè)計：Haiku 采用模塊化設(shè)計，允許用戶以模塊為單位構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種設(shè)計使得模型結(jié)構(gòu)更清晰，易于理解和調(diào)試。同時，你可以輕松地組合和重用模塊，促進了代碼的可維護性。
• 自動參數(shù)管理:?Haiku 管理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)，使得在訓練中對參數(shù)進行更新和優(yōu)化變得非常簡單。通過 hk.Param 對象定義的可訓練參數(shù)使得參數(shù)的創(chuàng)建和管理變得直觀和方便。
• 與 JAX 緊密集成:?Haiku 緊密集成了 JAX，充分利用了 JAX 的功能，如自動微分。這使得用戶可以方便地使用 JAX 提供的各種功能，包括自動微分、高性能的數(shù)值計算等。
• 方便的可擴展性:?Haiku 提供了方便的可擴展性，允許用戶輕松地擴展庫的功能。你可以定義自己的模塊、變換函數(shù)和狀態(tài)化函數(shù)，以滿足特定問題的需求。
• 專注于研究和實驗:?Haiku 的設(shè)計目標之一是為深度學習研究提供良好的實驗環(huán)境。它為研究人員提供了靈活性，使他們能夠更輕松地進行實驗，測試新的想法和算法。
• 清晰的文檔和社區(qū)支持:?Haiku 提供了清晰的文檔和示例，使用戶能夠更容易地入門和使用庫。此外，有一個活躍的社區(qū)，可以提供支持和解答問題。

### jax 安裝
conda activate your_environment_name
conda install -c conda-forge jax### Haiku安裝
pip install dm-haiku

參考：

JAX 官方文檔

Haiku Documentation