# \#autograd-engine **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/autograd-engine/5156.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [Microjax: 두 개의 클래스와 여섯 개의 함수로 구현한 Jax스타일의 간단한 autograd 엔진](https://discuss.pytorch.kr/t/microjax-jax-autograd/7238)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [7월 9, 2025, 3:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/microjax-jax-autograd/7238 "2025-07-09T03:30:53Z")
Microjax 소개 최근 몇 년 사이, 딥러닝 연구자들과 개발자들 사이에서 JAX는 그 유연성과 강력함 덕분에 빠르게 주목받고 있습니다. 특히 JAX의 함수형 스타일은 기존의 PyTorch나 TensorFlow와는 다른 접근 방식으로 많은 개발자들에게 신선한 충격을 주고 있는데요. 이런 가운데, Microjax는 JAX의 본질적인 개념들을 단 두 개의 클래스와 여섯 개의 함수로 재현한 초경량 라이브러리입니다. 이 프로젝트는 특히 교육적인 목적에 초점을 맞춰, JAX가 내부적으로 어떻게 동작하는지를 최소한의 코드로 설명합니다. Microjax 프로젝트는 Andrej Karpathy의 유명한 교육용 라이브러리인 Micrograd에서 영감을 받아 제작되었으며, JAX 스타일의 함수형 코딩을 선호하는 개발자들을 위해 작성되었습니다. 특히 Microjax는 JAX의 전신이라 할 수 있는 autograd에 대한 Matthew J Johnson의 2017년 발표 내용을 참조하고 있으며, 이를 간소화하여 Jupyter Notebook 형태로 구현하였습니다. 따라서 JAX의 작동 방식이 궁금하지만, 전체 프레임워크를 이해하기에는 부담스러웠던 개발자에게 Microjax는 매우 훌륭한 입문 자료가 될 수 있습니다. Colab에서 직접 실행 가능한 노트북 형식으로 제공되므로, 이론과 실습을 함께 진행하며 학습할 수 있는 장점도 있습니다. Microjax 프로젝트의 목적 Microjax는 PyTorch의 인기에도 불구하고 함수형 프로그래밍 스타일을 제공하는 JAX의 철학을 소형 프로젝트로 구현해낸 것입니다. 단지 150줄 남짓의 코드로 구성된 이 프로젝트는, 복잡한 프레임워크 없이도 자동 미분(Automatic Differentiation)의 핵심 아이디어를 체험해볼 수 있도록 설계되었습니다. 이 프로젝트의 핵심 목적은 다음과 같습니다: 자동 미분(Autodiff)의 동작 원리 이해 JAX의 핵심 개념 재현 Colab 기반 튜토리얼 제공으로 실습 중심 학습 유도 M…