Flax는 Google에서 개발한 오픈 소스 신경망 라이브러리로, JAX를 위해 특별히 설계되었습니다. 딥러닝 모델 연구 및 개발을 위한 유연하고 고성능이며 사용하기 쉬운 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다. Flax는 함수형 프로그래밍 패러다임에 중점을 두어 모듈화되고 재사용 가능한 코드를 장려합니다.
GitHub 저장소: https://github.com/google/flax
flax.linen: 핵심 모듈로, 신경망 레이어를 정의하기 위한 API를 제공합니다. 여기에는 컨볼루션 레이어, 완전 연결 레이어, 순환 레이어 등과 같은 다양한 사전 정의된 레이어가 포함됩니다.flax.training: 옵티마이저, 학습률 스케줄러, 체크포인트 관리 등 모델 훈련을 위한 유용한 도구를 제공합니다.flax.optim: Adam, SGD 등과 같은 다양한 옵티마이저와 학습률 스케줄러를 포함합니다.flax.struct: 모델 상태를 나타내는 데 사용되는 불변 데이터 구조를 정의합니다.flax.core: 기본 함수형 프로그래밍 도구를 제공합니다.import jax
import jax.numpy as jnp
from flax import linen as nn
from flax.training import train_state
import optax
# 모델 정의
class LinearRegression(nn.Module):
@nn.compact
def __call__(self, x):
return nn.Dense(features=1)(x)
# 훈련 단계 정의
def train_step(state, batch):
def loss_fn(params):
y_pred = state.apply_fn({'params': params}, batch['x'])
loss = jnp.mean((y_pred - batch['y'])**2)
return loss
grad_fn = jax.grad(loss_fn)
grads = grad_fn(state.params)
state = state.apply_gradients(grads=grads)
return state
# 모델 및 옵티마이저 초기화
key = jax.random.PRNGKey(0)
model = LinearRegression()
params = model.init(key, jnp.ones((1, 1)))['params']
tx = optax.sgd(learning_rate=0.01)
state = train_state.TrainState.create(apply_fn=model.apply, params=params, tx=tx)
# 데이터 생성
x = jnp.linspace(0, 1, 100)[:, None]
y = 2 * x + 1 + jax.random.normal(key, (100, 1)) * 0.1
batch = {'x': x, 'y': y}
# 모델 훈련
for i in range(100):
state = train_step(state, batch)
# 결과 출력
print(f"Trained parameters: {state.params}")
Flax는 JAX를 위해 설계된 강력한 신경망 라이브러리입니다. 유연성, 고성능 및 사용 용이성을 제공하여 딥러닝 모델 연구 및 개발에 이상적인 선택입니다. JAX 기반 프레임워크를 찾고 있다면 Flax를 고려해 볼 가치가 있습니다.