新版本已经在几个月内(例如 Pax 和 Flaxformer/T5X)按选择使用。但默认情况下尚未启用。 我们希望将新实现设置为默认启用,并删除旧实现。使用新实现并删除旧实现将为用户带来多种好处。 用户可定制的重新材料化策略 新实现的主要优势是与 policy 参数对应的新功能。其目的是在自动微分的前向传递过程中,精确控制...
通常将 Flax 与Optax配对使用,其中 Flax 定义了神经网络架构,而 Optax 提供了优化和模型拟合能力。 另一个是Dynamax,它允许轻松定义状态空间模型。使用 Dynamax 可以使用Optax 进行最大似然估计,或者使用Blackjax 进行 MCMC 全贝叶斯后验估计。 用户完全隐藏 JAX 其他库选择完全包装 JAX 以适应其特定 API。例如,Py...
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...
通常将 Flax 与Optax配对使用,其中 Flax 定义了神经网络架构,而 Optax 提供了优化和模型拟合能力。 另一个是Dynamax,它允许轻松定义状态空间模型。使用 Dynamax 可以使用Optax 进行最大似然估计,或者使用Blackjax 进行 MCMC 全贝叶斯后验估计。 用户完全隐藏 JAX 其他库选择完全包装 JAX 以适应其特定 API。例如,...
新版本已经在几个月内(例如 Pax 和 Flaxformer/T5X)按选择使用。但默认情况下尚未启用。 我们希望将新实现设置为默认启用,并删除旧实现。使用新实现并删除旧实现将为用户带来多种好处。 用户可定制的重新材料化策略 新实现的主要优势是与 policy 参数对应的新功能。其目的是在自动微分的前向传递过程中,精确控制...
这里的Model一般是flax，JAX的神经网络模块库。特别声明，有一类重要的状态叫做随机数种子，在PyTorch里面...
新版本已经在几个月内(例如 Pax 和 Flaxformer/T5X)按选择使用。但默认情况下尚未启用。 我们希望将新实现设置为默认启用,并删除旧实现。使用新实现并删除旧实现将为用户带来多种好处。 用户可定制的重新材料化策略 新实现的主要优势是与 policy 参数对应的新功能。其目的是在自动微分的前向传递过程中,精确控制...
对于 JAX,还有许多其他功能更全面的神经网络库,包括来自 Google 的Flax 和来自 DeepMind 的Haiku。 jax.example_libraries.stax.AvgPool(window_shape, strides=None, padding='VALID', spec=None) 用于创建池化层的层构造函数。 jax.example_libraries.stax.BatchNorm(axis=(0, 1, 2), epsilon=1e-05, center...
本文也是用的这个经典组合:Jax + Flax + Optax + Orbax,硬件加速 + 网络结构 + 损失函数 + 保存储存点 快速上手 先看看一个训练模型的模板,但只需要修改脚本中的三个关键代码部分。 importjax,flax,optax,orbaxfromfitimportlr_schedule,TrainState# 准备你自己的数据集train_ds,test_ds=your_dataset()# ...
对于我们的神经网络,我们可以在Flax中创建一个简单的MLP分类器,Flax是一个建立在JAX之上的神经网络库: class MLPClassifier(nn.Module): hidden_layers: int = 1 hidden_dim: int = 32 n_classes: int = 2 @nn.compact def __call__(self, x): ...