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简介
MLX是一种类似NumPy的数组框架，专为在苹果芯片上进行高效灵活的机器学习而设计，由苹果机器学习研究团队提供。Python API与NumPy紧密相似，但也有一些例外。MLX还具有完整的C++ API，紧密遵循Python API。MLX与NumPy的主要区别包括：可组合的函数转换、惰性计算和多设备支持。MLX的设计灵感来自PyTorch、Jax和ArrayFire等框架。与这些框架不同的是，MLX采用统一内存模型。MLX中的数组位于共享内存中，可以在任何受支持的设备类型（CPU、GPU等）上执行操作，而无需执行数据复制。
截图
产品特色
可组合的函数转换
惰性计算
多设备支持
流量来源
| 直接访问 | 41.25% | 外链引荐 | 36.53% | 邮件 | 0.10% |
| 自然搜索 | 13.91% | 社交媒体 | 7.45% | 展示广告 | 0.64% |
最新流量情况
月访问量
17.55k
平均访问时长
6.43
每次访问页数
1.96
跳出率
41.33%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
27.62%
德国
6.87%
印度
6.73%
中国
6.13%
加拿大
5.83%
地理流量分布全球图
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