يوم مجتمع ML هو 9 نوفمبر! الانضمام إلينا للحصول على التحديثات من TensorFlow، JAX، وأكثر معرفة المزيد

Oryx هي مكتبة للبرمجة الاحتمالية والتعلم العميق المبني على قمة JAX.

import oryx
import jax.numpy as jnp
ppl = oryx.core.ppl
tfd = oryx.distributions

# Define sampling function
def sample(key):
  x = ppl.random_variable(tfd.Normal(0., 1.))(key)
  return jnp.exp(x / 2.) + 2.

# Transform sampling function into a log-density function
ppl.log_prob(sample)(1.)  # ==> -0.9189
يتمثل نهج Oryx في الكشف عن مجموعة من تحويلات الوظائف التي تتكون وتتكامل مع التحولات الحالية لـ JAX. لتثبيت Oryx ، يمكنك تشغيل:
 pip install --upgrade oryx