摘要： 
本文介绍了两个不同的深度学习框架：Jax和MindSpore下的旋转矩阵的实现，对于不同的框架来说同一个功能会涉及到不同的实现方式。在Jax中，由于其函数式编程的特性，就允许我们更加简单的去构造和扩展一个旋转矩阵。MindSpore是一个面向对象编程的框架，其优势在于构建大型的模型应用。但构造一个可用的简单模型，相对而言就会走一些弯路。就比如我们需要使用Concat+Reshape的算子来拼接一个旋转矩阵，看起来会相对麻烦一些。而构建好旋转矩阵之后，则可以使用跟Jax一样的Vmap操作，或者是直接使用爱因斯坦求和来计算旋转矩阵对多个矢量输入的计算，从文章中的案例中可以看到两者所得到的计算结果是一致的。 阅读全文
本文介绍了两个不同的深度学习框架：Jax和MindSpore下的旋转矩阵的实现，对于不同的框架来说同一个功能会涉及到不同的实现方式。在Jax中，由于其函数式编程的特性，就允许我们更加简单的去构造和扩展一个旋转矩阵。MindSpore是一个面向对象编程的框架，其优势在于构建大型的模型应用。但构造一个可用的简单模型，相对而言就会走一些弯路。就比如我们需要使用Concat+Reshape的算子来拼接一个旋转矩阵，看起来会相对麻烦一些。而构建好旋转矩阵之后，则可以使用跟Jax一样的Vmap操作，或者是直接使用爱因斯坦求和来计算旋转矩阵对多个矢量输入的计算，从文章中的案例中可以看到两者所得到的计算结果是一致的。 阅读全文