MLX：MLX — MLX 0.16.1 documentation (ml-explore.github.io)
MLX是由苹果机器学习研究团队推出的一款类似于NumPy的数组框架，旨在为苹果芯片上的高效灵活机器学习提供支持。
MLX有哪些功能？
1. 支持统一内存管理：MLX使用统一内存管理技术，可以在CPU和GPU之间无缝共享数据，提高数据传输效率。
2. 支持使用流进行并行计算：MLX支持使用流进行并行计算，可以同时在多个流上执行计算任务，提高计算效率。
3. 提供丰富的数学运算函数：MLX提供了丰富的数学运算函数，包括加减乘除、指数、对数、三角函数等，方便进行各种数学运算。
4. 支持高效的线性代数运算：MLX提供了高效的线性代数运算函数，包括矩阵乘法、矩阵分解、特征值计算等，方便进行线性代数运算。
5. 支持神经网络模型的构建和训练：MLX提供了神经网络模型的构建和训练接口，方便用户进行深度学习任务。
应用场景：
1. 机器学习模型训练：MLX可以用于机器学习模型的训练，包括线性回归、多层感知机等模型的训练。
2. 图像处理：MLX可以用于图像处理任务，包括图像滤波、图像增强等。
3. 自然语言处理：MLX可以用于自然语言处理任务，包括文本分类、情感分析等。
MLX如何使用？
用户可以通过安装MLX并按照文档中的指引进行使用，可以使用MLX提供的数组操作函数进行各种数学运算和线性代数运算，也可以使用MLX提供的神经网络模型构建和训练接口进行深度学习任务。具体的使用方式可以参考MLX的文档和示例代码。
