assert jax.numpy.allclose(naive, optimized) assert jax.numpy.allclose(naive, vmaped) 简单地把函数f向量化(naive计算),需要调用f一百次,每次调用都是一个矩阵-向量乘法,并行度并不高;最优的方式是把输入拼接起来,把一百次调用融合成一个矩阵-矩阵乘法,这样可以极大提高运行速度(optimized计算)。jax.vmap应该就...
jax的API与numpy非常相似,同时语法也与numpy类似;类似地,Jax有类似scipy的科学计算包jax.scipy。 jax采用函数式编程(functional programming)的范式。 在jax中,对于随机数生成等场景,我们需要显式地传入伪随机数生成器(PRNG)密钥作为状态量(state or random state)。 同时我们将介绍jax中常用的变换函数(transform funct...
import numpy as np devices = np.array(jax.devices()[:4]) mesh = Mesh(devices, ('i',)) # mesh.shape['i'] = 4 def check_shmap(f, y): ans = shard_map(f, mesh, in_specs=P('i'), out_specs=P('i'))(y) expected = jnp.concatenate([f(y_blk) for y_blk in jnp.split...
与 Numpy 不同,后者使用隐式更新的有状态类管理随机状态,而 JAX 要求程序员直接使用随机生成器状态——PRNG 密钥。简单的工作示例:线性回归现在让我们将这种策略应用到一个简单的机器学习模型上:通过梯度下降进行线性回归。这里,我们只处理一种状态:模型参数。但通常情况下,你会看到许多种状态在 JAX 函数中交替出现...
allclose(c_ref, jnp.dot(a, b)) True 我们可以将shard_map视为根据其mesh和in_specs参数在其输入上执行device_put或with_sharding_constraint,因此matmul_basic操作的块与matmul_reference中的相同: print('a blocks:'); jax.debug.visualize_array_sharding(a)print('b blocks:'); jax.debug.visualize_array...
新增了 jax.numpy.unstack() 和jax.numpy.cumulative_sum(),遵循其在 2023 年标准的数组 API 中的添加,这很快将被 NumPy 采纳。 新增了一个新的配置选项 jax_cpu_collectives_implementation,用于选择 CPU 后端使用的跨进程集合操作的实现。可用选项为 'none'(默认)、'gloo' 和'mpi'(需要 jaxlib 0.4.26)。
importnumpyasnp@jitdefbatched_apply_matrix(batched_x):returnjnp.dot(batched_x, mat.T) np.testing.assert_allclose(naively_batched_apply_matrix(batched_x), batched_apply_matrix(batched_x), atol=1E-4, rtol=1E-4)print('Manually batched') ...
当程序尝试将 JAX 追踪对象转换为标准的 NumPy 数组时会发生此错误(详见不同类型的 JAX 值,了解追踪器的更多信息)。通常情况下会发生在几种情况之一。 在JAX 变换中使用非 JAX 函数 如果尝试在 JAX 变换(jit()、grad()、jax.vmap() 等)内部使用非 JAX 库如 numpy 或scipy,则可能会导致此错误。例如: 代码...
allclose(torch_asinh.numpy(), jax_result_method1, rtol=1e-2, atol=1e-2) print(f"NumPy vs JAX Method 1: {np_vs_jax_method1}") print(f"TensorFlow vs JAX Method 1: {tf_vs_jax_method1}") print(f"PyTorch vs JAX Method 1: {torch_vs_jax_method1}") # JAX calculation - ...
>>> jnp.allclose(x, jnp.fft.ifftn(x_fftn)) Array(True, dtype=bool) """ return _fft_core('fftn', lax.FftType.FFT, a, s, axes, norm)def ifftn(a: ArrayLike, s: Shape | None = None, axes: Sequence[int] | None = None, norm: str | None = None) -> Array: ...