拡散生成モデルで学ぶJax/Flaxによる深層学習プログラミング

はじめに 深層学習モデルやその学習を実装する際には、多くの場合でPyTorchやKerasなどのフレームワークが使われます。本記事では、Googleより公開されているJaxというフレームワークを用いた深層学習プログラミングを紹介します。 コードは以下に配置しています。 Jaxとは JaxはGoogleから公開されている、自動微分を備えた数値計算ライブラリと言えます。Numpyとほぼ同じように計算処理を実装でき、またGPUやTPUによって高速に演算を実行することもできます。これによって深層学習モデルを実装し、学習することができます。またNumpyと近い使い方ができるので、やろうと思えば深層学習以外の多くのアルゴリズムを実装することもできます。 Jaxにはいくつかの派生ライブラリがあります。深層学習でよく利用されるような畳み込み層やバッチ正規化などはFlaxというライブラリで提供されており、本