在pytorch中,给定一个模型model与输入x,可以直接通过model(x)的方式输出预测结果,但在flax我们需要严格使用apply的方式,即: # Step 2: apply y = model.apply(params, x) # this is how you run prediction in Flax, state is external! 若使用model(x)的方式,将报错: try: y = model(x) # this doe...
在Flax中常见的模式是创建管理训练的状态的类，包括轮次、优化器状态和模型参数等等。还可以通过在apply_fn中指定apply_fn来减少学习循环中的函数参数列表，apply_fn对应于模型的前向传播。def create_train_state( model, params, learning_rate): optimizer = optax.adam(learning_rate) return train_state....
下面,我们将使用JAX/Flax创建每个模块。 1、图像到展平的图像补丁 下面的代码从输入图像中提取图像补丁。这个过程通过卷积来实现,内核大小为patch_size * patch_size, stride为patch_size * patch_size,以避免重复。 class Patches(nn.Module): patch_size: int embed_dim: int def setup(self): self.conv =...
细节实现 下面,我们将使用JAX/Flax创建每个模块。 1、图像到展平的图像补丁 下面的代码从输入图像中提取图像补丁。这个过程通过卷积来实现,内核大小为patch_sizepatch_size, stride为patch_sizepatch_size,以避免重复。 classPatches(nn.Module): patch_size: int embed_dim: int defsetup(self): self.conv=nn.C...
JAX 是一个 autograd 工具,单独使用它几乎不是一个好主意。有各种基于 JAX 的 ML 库,其中值得注意的是 ObJax、Flax 和 Elegy。由于它们都使用相同的核心,并且接口只是 JAX 库的包装器,因此我们将它们放在同一个括号中。 Flax最初是在 PyTorch 生态系统下开发的。它更注重使用的灵活性。另一方面,Elegy更多的是...
下面,我们将使用JAX/Flax创建每个模块。 1、图像到展平的图像补丁 下面的代码从输入图像中提取图像补丁。这个过程通过卷积来实现,内核大小为patch_size * patch_size, stride为patch_size * patch_size,以避免重复。 class Patches(nn.Module): patch_size: int ...
Flax 最初是在 PyTorch 生态系统下开发的，更注重使用的灵活性。另一方面，Elegy 受 Keras 启发。ObJAX...
JAX 是一个 autograd 工具,不建议单独使用。有各种基于 JAX 的机器学习库,其中值得注意的是 ObJax、Flax 和 Elegy。由于它们都使用相同的核心并且接口只是 JAX 库的 wrapper,因此可以将它们放在同一个 bracket 下; Flax 最初是在 PyTorch 生态系统下开发的,更注重使用的灵活性。另一方面,Elegy 受 Keras 启发。
与 import numpy as np 类似，我们可以 import jax.numpy as jnp 并将代码中的所有 np 替换为 jnp ...
在JAX 或 Flax 中开发的模型也可以利用这一丰富的生态系统。方法是首先将此类模型转换为 TensorFlow SavedModel 格式,然后使用与它们在 TensorFlow 中原生开发相同的工具。 SavedModel https://tensorflow.google.cn/guide/saved_model 如果您已经拥有经 JAX 训练的模型并希望立即进行部署,我们整合了一份资源列表供您参...