conftest.py Make pytest-xdist work on TPU and update Cloud TPU CI. Nov 19, 2022 platform_mappings Add@xlato Jax's platform mappings config Mar 29, 2024 pyproject.toml Migrate xla_client and its Python tests out of XLA into JAX.
你要说服自己这是对的。现在，这是可行的，但显然，在 loss_fn 的定义部分枚举所有参数是不可行的。 幸运的是，JAX 不仅可以对标量、向量、矩阵进行微分，还能对许多类似树的数据结构进行微分。这种结构被称为 pytree，包括 python dicts： def loss_fn(params, xs, ys): my_regressor = LinearRegressor(params...
幸运的是,JAX 不仅可以对标量、向量、矩阵进行微分,还能对许多类似树的数据结构进行微分。这种结构被称为 pytree,包括 python dicts: defloss_fn(params, xs, ys):my_regressor= LinearRegressor(params['w'],params['b'])returnmy_regressor.rms(xs=xs, ys=ys) grad_fn = jax.grad(loss_fn) print(loss...
lm.greedy_argmax(lm.hc_0))bptt_length=3# to illustrate hc.detach-ingfor epoch in range(101):hc=lm.hc_0totalloss=0.for start in range(0, len(training_data), bptt_length):batch=training_data[start:start+bptt_length]loss, (h, c) = lm(batch...
build_wheel.py Add editablejaxwheel target. 13天前 conftest.py Make pytest-xdist work on TPU and update Cloud TPU CI. 2年前 platform_mappings Add@xlato Jax's platform mappings config 1年前 pyproject.toml Migrate xla_client and its Python tests out of XLA into JAX. ...
PyTree 训练流程和验证流程 JAX && Flax && Optax TrainState Dropout和BatchNorm init apply 参数更新 源码 参考资料 上一篇文章我们学习了JAX的基本知识,主要是几个关键词: NumPy API、transformations、XLA。这一篇来点实际的,看下如何训练一个神经网络,我们先回忆下用PyTorch训练神经网络,都需要哪几步: 实现网络...
probml / pyprobml Star 6.7k Code Issues Pull requests Discussions Python code for "Probabilistic Machine learning" book by Kevin Murphy machine-learning tensorflow pytorch colab pml probabilistic-programming flax jupyter-notebooks pymc3 pyro jax numpyro blackjax Updated Nov 26, 2024 Jupyter Not...
无论哪种情况,我们都选用了专为深度学习定制的虚拟机镜像(common-cu121-v20240514-ubuntu-2204-py310),并预装了 PyTorch(版本 2.3.0)、PyTorch/XLA(版本 2.3.0)、JAX(版本 0.4.28)、Flax(版本 0.8.4)、Optax(版本 0.2.2)以及 HuggingFace 的 Transformers 库(版本 4.41.1)。
# normalized_hamming_distance.pyimportnumpyasnpimportjax.numpyasjnpimporttimeif__name__=='__main__':np.random.seed(1)length=100000000arr1=np.random.randint(5,size=(length,),dtype=np.int32)arr2=np.random.randint(5,size=(length,),dtype=np.int32)arr1_jax=jnp.array(arr1)arr2_jax=jnp...
>>>fromtransformersimportpipeline# 使用情绪分析流水线>>>classifier = pipeline('sentiment-analysis')>>>classifier('We are very happy to introduce pipeline to the transformers repository.') [{'label':'POSITIVE','score':0.9996980428695679}]