亚麻(google)和deepmind (deepmind)的主要区别是什么？

Question

亚麻和柴胡的主要区别是什么？

根据他们的描述：

• 亚麻，JAX的神经网络库
• 由十四行诗启发的JAX神经网络库

问题

我应该选择哪一个基于jax的库来实现，比如说DeepSpeech模型(由CNN层+ LSTM层+FC组成)和ctc损失？

UPD.

发现了解释与dm-haiku开发者的不同之处：

亚麻包括了更多的电池，还有优化器、混合精度和一些训练回路(我听说这些都是解耦的，你可以用多少就用多少)。Haiku的目标是仅解决NN模块和状态管理问题，它将问题的其他部分留给其他库(例如用于优化的操作税)。Haiku被设计成十四行诗( TF NN库)到JAX的一个港口。因此，如果(像DeepMind)您可能想在JAX中使用大量的Sonnet+TF代码，并且希望尽可能轻松地迁移该代码，则Haiku是一个更好的选择。否则，我认为这取决于个人的喜好。在字母表中，有1000多个研究人员在使用每个库，所以我不认为你会犯任何错误。在DeepMind，我们已经对海陆进行了标准化，因为这对我们来说是有意义的。我建议看看这两个库提供的示例代码，看看哪些符合您的结构实验首选项。我想你会发现如果你将来改变主意的话，把代码从一个库移到另一个库并不是很复杂。

原来的问题仍然是相关的。

Answer 1

我最近遇到了同样的问题，我喜欢Haiku，因为我认为它们的实现(参见亚麻密度()与Haiku线性() )更接近于最初的JAX精神(即链接init和predict函数，并跟踪Pytree中的参数)，这使我更容易修改东西。

但是如果你不想对事情做深入的修改，最好的选择就是在CNNs +LSTM上找到一个很好的博客文章，并坚持下去。我的总体观点是，这两个库都非常接近，即使我更喜欢模块化的方式-- Haiku (+Optax+ Rlax + Chex +.)已经建好了。