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Oryx는 JAX를 기반으로 빌드된 확률적 프로그래밍과 딥 러닝을 위한 라이브러리입니다.

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
Oryx의 접근 방식은 JAX의 기존 변환을 작성하고 통합하는 함수 변환 집합을 노출하는 것입니다. Oryx를 설치하려면 다음을 실행합니다.
 pip install --upgrade oryx