# \#pytree **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/pytree/3017.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [\[GN\] Penzai - 신경망 구축, 편집, 시각화를 위한 JAX 도구 키트 (feat. Google Deepmind)](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-penzai-jax-feat-google-deepmind/4184)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [4월 23, 2024, 3:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-penzai-jax-feat-google-deepmind/4184 "2024-04-23T03:30:00Z")
Penzai - 신경망 구축, 편집, 시각화를 위한 JAX 도구 키트 소개 구글 DeepMind가 발표한, 모델을 읽기 쉽고 기능적인 Pytree 데이터 구조로 작성하기 위한 JAX 라이브러리 모델이 학습된 후에도 쉽게 작업할 수 있도록 하는 데 중점을 둠 모델 구성 요소를 리버스 엔지니어링 또는 제거 및 내부 활성화 검사 및 조사, 모델 수술, 아키텍처 디버깅 등과 관련된 연구에 적합 모델 시각화, 수정 및 분석용 도구를 제공해서, 그냥 모델을 만들고 훈련하는 용도로도 사용 가능 함께 설계되었지만 각각 독립적으로 사용 가능한 모듈형 도구 모음으로 구성 포함된 도구들 penzai.nn (pz.nn) Flax, Haiku, Keras, Equinox 등의 다른 신경망 라이브러리에 대한 대안으로, 선언적 컴비네이터 기반 신경망 라이브러리 모델의 forward pass 전체 구조를 모델 pytree에 노출하여, pretty printing으로 모델의 모든 작업을 볼 수 있고 jax.tree\_util로 새로운 런타임 로직을 주입할 수 있음 모델은 내부적으로 호출 가능한 pytree에 불과함 penzai.treescope (pz.ts) 일반 IPython/Colab 렌더러를 대체하는 드롭인 방식으로 작동하는 강력한 대화형 Python pretty-printer Penzai 모델과 기타 깊이 중첩된 JAX pytree를 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었으며, 임의 차원의 NDArray 시각화를 기본적으로 지원함 penzai.core.selectors (pz.select) JAX의 .at\[...\].set(...) 구문을 임의의 유형 기반 pytree 순회로 일반화하는 pytree 용 다기능 도구 Penzai 모델 및 기타 데이터 구조의 복잡한 재작성 또는 온더플라이 패치를 쉽게 수행할 수 있음 penzai.core.named\_axes (pz.nx) 일반 JAX 함수를 명명된 축에 대해 벡터화하고, 새로운 배열 API를 배우지 않고도 명명된 프로…