Haiku 是一个由 DeepMind 开发的 Python 库，用于构建神经网络模型。它旨在提供一种简单、可组合和可维护的方式来定义神经网络结构，同时保持与 JAX（Just Another eXperiment）深度学习库的兼容性。

以下是 Haiku 库的一些主要特点和功能：

1. 可组合性：Haiku 提供了一组可组合的基本组件，如线性层、卷积层、循环神经网络层等，使用户能够灵活地构建复杂的神经网络模型。

2. 易于使用：Haiku 的设计简洁清晰，易于上手。它提供了高级 API，简化了神经网络模型的定义和训练过程。

3. 灵活性：Haiku 允许用户使用 Python 的控制流语句和条件语句来定义神经网络结构，从而实现更灵活的模型设计。

4. 可维护性：Haiku 的代码风格规范，清晰的文档和丰富的示例使得代码易于维护和理解。

5. JAX 兼容性：Haiku 与 JAX 深度学习库紧密集成，可以无缝地与 JAX 的自动求导和优化器等功能配合使用。

6. 透明函数：Haiku 支持通过装饰器 `@hk.transparent` 将函数声明为透明函数，以提高代码的可读性和可维护性。

7. 参数管理：Haiku 提供了方便的参数管理工具，使用户能够轻松地创建、初始化和共享模型参数。

总的来说，Haiku 是一个功能强大而灵活的 Python 库，适用于构建各种类型的神经网络模型，并且易于学习和使用。

Haiku Documentation — Haiku documentation