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解決的問題

Grain 提供了一種快速、彈性且決定性的方法，用於讀取和處理機器學習模型的訓練與評估資料，特別針對 JAX 模型進行優化，但也能與其他框架相容。

工作原理

它使用宣告式 Python API 來定義資料處理流程。使用者可以串接如打亂、映射與批次化等操作，以準備資料集用於訓練步驟。

適用對象

需要可靠且高效率資料載入流程的 JAX 模型開發者與研究人員，儘管它也可用於任何機器學習框架。

特色

• 決定性處理：確保資料載入的可重現性。
• 宣告式 API：簡化資料處理步驟的定義。
• JAX 優化：專為 JAX 設計，但保持框架無關性。
• 基於 CPU 的轉換：預設在 CPU 上處理資料。