DeepMind发布神经网络、强化学习库

核心工具：模块抽象hk.Module，和一个简单的函数转换hk.transform。

hk.Module是Python对象，包含对其自身参数、其他模块和对用户输入应用函数方法的引用。

hk.transform允许完全访问JAX的纯函数转换。

其实，在JAX中有许多神经网络库，那么Haiku有什么特别之处呢？有5点。

1、Haiku已经由DeepMind的研究人员进行了大规模测试

DeepMind相对容易地在Haiku和JAX中复制了许多实验。其中包括图像和语言处理的大规模结果、生成模型和强化学习。

2、Haiku是一个库，而不是一个框架

它的设计是为了简化一些具体的事情，包括管理模型参数和其他模型状态。可以与其他库一起编写，并与JAX的其他部分一起工作。

3、Haiku并不是另起炉灶

它建立在Sonnet的编程模型和API之上，Sonnet是DeepMind几乎普遍采用的神经网络库。它保留了Sonnet用于状态管理的基于模块的编程模型，同时保留了对JAX函数转换的访问。

4、过渡到Haiku是比较容易的

通过精心的设计，从TensorFlow和Sonnet，过渡到JAX和Haiku是比较容易的。除了新的函数(如hk.transform)，Haiku的目的是Sonnet 2的API。

5、Haiku简化了JAX

它提供了一个处理随机数的简单模型。在转换后的函数中，hk.next_rng_key()返回一个唯一的rng键。

那么，该如何安装Haiku呢？

（编辑：阳江站长网）

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