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trax

作为 新手trax，我尝试在本地运行它（macOS 12.1、Apple Silicon ARM M1 处理器、8GB RAM、Anaconda），但遇到了一些问题。

在 python 3.8.5 的环境中，我安装了在 (Anaconda) conda 环境中trax运行。后来，我在尝试使用以下命令在代码中pip3 install trax==1.3.9导入图层时遇到了问题traxfrom trax import layers as tl

RuntimeError: This version of jaxlib was built using AVX instructions, which your CPU and/or operating system do not support. You may be able work around this issue by building jaxlib from source.\n

我赶紧用python 3.10启动了一个新的conda环境。然后在尝试安装时遇到了问题trax：

macos ERROR: Could not find a version that …

我一直在使用 TensorRT 和 TensorFlow-TRT 来加速我的 DL 算法的推理。

然后我听说过：

• JAX https://github.com/google/jax
• Trax https://github.com/google/trax

两者都“似乎”加速了深度学习。但我很难理解他们。任何人都可以用简单的术语向我解释它们吗？像这样：

TensorRT：这是一个由 NVIDIA 开发的库。它优化了 GPU 中的推理。这提供了低延迟、高吞吐量和减少内存消耗。

谢谢