google/flax

Что это?

Ключевые возможности

• 01API Flax NNX, использующий обычные объекты Python с совместным использованием ссылок и изменяемостью
• 02Встроенные слои: Linear, Conv, слои нормализации, внимание, рекуррентные ячейки и Dropout
• 03Утилиты для реплицированного обучения, работы с контрольными точками, метрик и предварительной загрузки данных на устройства
• 04Примеры для MNIST и инференса с языковой моделью Gemma
• 05Устанавливается из PyPI и работает поверх JAX

Сценарии использования

• Исследование и прототипирование новых архитектур нейронных сетей на JAX
• Написание собственных циклов обучения для экспериментов без ограничений фреймворка
• Обучение моделей на CPU, GPU или TPU с помощью JAX
• Изучение глубокого обучения на JAX на примерах с MNIST и Gemma

Быстрый старт

1. 1

   Сначала установите JAX, следуя официальным инструкциям по установке JAX для вашего оборудования

2. 2

   Установите Flax из PyPI

   pip install flax

Что важно знать

• !Flax зависит от JAX, поэтому вам также необходимо установить и настроить JAX для вашего оборудования.

Темы

Частые вопросы

Что такое flax?

Библиотека нейронных сетей для JAX, ориентированная на гибкость и предлагающая API Flax NNX для создания, просмотра и отладки моделей. Flax — это библиотека и экосистема для нейронных сетей на базе JAX. Новый API Flax NNX позволяет разработчикам описывать модели с помощью обычных объектов Python, поддерживающих совместное использование ссылок и изменяемость. Благодаря этому сети проще создавать, изучать, отлаживать и анализировать. Более ранний API Flax Linen, выпущенный в 2020 году, стал предшественником, на основе которого появился NNX.

flax можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

flax распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

flax всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в flax — 5 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать flax?

Исследование и прототипирование новых архитектур нейронных сетей на JAX Написание собственных циклов обучения для экспериментов без ограничений фреймворка Обучение моделей на CPU, GPU или TPU с помощью JAX Изучение глубокого обучения на JAX на примерах с MNIST и Gemma

Как установить flax?

Сначала установите JAX, следуя официальным инструкциям по установке JAX для вашего оборудования Установите Flax из PyPI: pip install flax

Где скачать flax?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/google/flax