简单来说，JAX、Trax 和 TensorRT 之间有什么区别？
What is the difference between JAX, Trax, and TensorRT, in simple terms?
我一直在使用 TensorRT 和 TensorFlow-TRT 来加速我的深度学习算法的推理。
然后听说过：
两者似乎都可以加速深度学习。但我很难理解它们。谁能简单解释一下？
Trax 是由 Google 创建并被 Google Brain 团队广泛使用的深度学习框架。在实施 off-the-shelf 最先进的深度学习模型（例如 Transformers、Bert 等）时，它作为 TensorFlow 和 PyTorch 的替代方案，原则上相对于自然语言处理领域。
Trax 建立在 TensorFlow 和 JAX 之上。 JAX 是 Numpy 的增强和优化版本。 JAX 和 NumPy 的重要区别在于前者使用名为 XLA（高级线性代数）的库，它允许 运行 你的 NumPy 代码在 GPU和 TPU 而不是像普通 NumPy 那样在 CPU 上发生，从而加快计算速度。
我一直在使用 TensorRT 和 TensorFlow-TRT 来加速我的深度学习算法的推理。
然后听说过：
两者似乎都可以加速深度学习。但我很难理解它们。谁能简单解释一下？
Trax 是由 Google 创建并被 Google Brain 团队广泛使用的深度学习框架。在实施 off-the-shelf 最先进的深度学习模型（例如 Transformers、Bert 等）时，它作为 TensorFlow 和 PyTorch 的替代方案，原则上相对于自然语言处理领域。
Trax 建立在 TensorFlow 和 JAX 之上。 JAX 是 Numpy 的增强和优化版本。 JAX 和 NumPy 的重要区别在于前者使用名为 XLA（高级线性代数）的库，它允许 运行 你的 NumPy 代码在 GPU和 TPU 而不是像普通 NumPy 那样在 CPU 上发生，从而加快计算速度。