将LoRA 参数(lora_a 和 lora_b)与主模型参数分开。 使用jax.lax.stop_gradient (kernel) 来防止对主模型权重的更新。 使用lax.dot_general 进行快速、精确控制的矩阵运算。 LoRA 输出在添加到主输出之前会被缩放为 (self.lora_alpha/self.lora_rank)。 LoRADense 层 在此设定一个自定义的 LoRADense 层,该...
import tensorflow as tfx = tf.Variable(1.0)with tf.GradientTape() as outer_tape: with tf.GradientTape() as tape: y = 2*x**3 + 8 dy_dx = tape.gradient(y, x) print(dy_dx) d2y_dx2 = outer_tape.gradient(dy_dx, x) print(d2y_dx2)JAX def f(a): return 2...
epoch): self.reset(epoch) def __call__(self, layer, activations): D = activations.shape[0] for i in range(D): self.activations[(layer, i)].append( jax.lax.stop_gradient(activations[i])) def reset(self, epoch): self.epoch = epoch self.activations =...
stop_gradient(x) 停止梯度计算。 custom_linear_solve(matvec, b, solve[, …]) 使用隐式定义的梯度执行无矩阵线性求解。 custom_root(f, initial_guess, solve, …[, …]) 可微分求解函数的根。 并行操作符 all_gather(x, axis_name, *[, …]) 在所有副本中收集x的值。 all_to_all(x, axis_na...
...自定义梯度操作符 stop_gradient(x) 停止梯度计算。 custom_linear_solve(matvec, b, solve[, …]) 使用隐式定义的梯度执行无矩阵线性求解。...当与 JAX 外部系统(例如将数组导出为可序列化格式)交互或将 key 传递给基于 JAX 的库时,可能需要传统的 key 格式。 否则,建议使用类型化的 ke...
梯度(gradient)或微分(derivatives)的计算是现代科学与工程的底层支柱,同时也是人工智底层实现最重要的方法之一。在这里,我们结合案例,展示如何利用jax的自动微分功能解决我们在工程实践中遇到的各种问题。 # Jax's syntax is (for the most part) same as Numpy's import jax import jax.numpy as jnp import ...
Also fixes some incorrect uses where lax.stop_gradient() was called on functions instead of arrays, inside np.linalg.solve. googlebot added the cla: yes label Apr 17, 2020 Raise an error if stop_gradient is called on non-arrays b11d207 shoyer force-pushed the stop-grad-error branch ...
至于为什么我们在这里使用stop_gradient，我们可以通过分析证明max(x)项在梯度计算中抵消了，因此我们知道 ...
jax.lax 是一个更严格且通常更强大的低级 API。 所有JAX 操作都是基于 XLA– 加速线性代数编译器中的操作实现的。 如果您查看 jax.numpy 的源代码,您会看到所有操作最终都是以 jax.lax 中定义的函数形式表达的。您可以将 jax.lax 视为更严格但通常更强大的 API,用于处理多维数组。 例如,虽然jax.numpy将隐式...
Wrong gradient when clipping out of bounds indexing inside vmap #25878 closed Jan 15, 2025 OptimSteps not compatible with shard_map due to lax.cond #23693 closed Jan 15, 2025 JAX cant find shardings ("AttributeError: 'UnspecifiedValue' object has no attribute 'is_fully_replicated'")...