在jax.tree_map的实际运算中,pytree会被jax.tree_util中的tree_flatten压平成list和treedef,分别定义实际的数值和原有的树结构。当运算的函数作用在每一个子叶上后,利用treedef,tree_unflatten函数就可以把数据重新映射回原有的结构。 举个实际的例子: from jax.tree_util import tree_flatten, tree_unflatten i...
jax.tree_map( jax.tree.map( np.testing.assert_allclose, blackjax_particles, [np.array([[0.34614613], [1.09163261], [-0.44526825]]), np.array([[1], [2], [3]])], @@ -168,7 +168,7 @@ def test_blackjax_particles_from_pymc_population_multivariable(): population = {"x": np.a...
tree_map(lambda x: x.shape, params)) #结果 {'params': {'bias': (1,), 'kernel': (3, 1)}} 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...
jax.tree.map(lambda x: x + 1, [ RegisteredSpecial(0, 1), RegisteredSpecial(2, 4), ]) [RegisteredSpecial(x=1, y=2), RegisteredSpecial(x=3, y=5)] 现代Python 配备了有助于更轻松定义容器的有用工具。一些工具可以直接与 JAX 兼容,但其他的则需要更多关注。 例如,Python 中的 NamedTuple ...
jax.tree.map(f, None, non-None) 现在会发出 DeprecationWarning,并且在未来的 jax 版本中将引发错误。None 只是其自身的树前缀。为保留当前行为,您可以请求 jax.tree.map 将None 视为叶子值,方法是写:jax.tree.map(lambda x, y: None if x is None else f(x, y), a, b, is_leaf=lambda x: x ...
jax.tree_map()已弃用;请改用jax.tree.map,或者为了与旧版 JAX 向后兼容性,请使用jax.tree_util.tree_map()。 jax.clear_backends()因其名字不确保做其名义暗示的操作,可能导致意外后果而被弃用,例如,它不会销毁现有的后端或释放相应的资源。如果只想清理编译缓存,请使用jax.clear_caches()。为了向后兼容...
tree_util.tree_map(every_nth, rays) # pylint: enable=cell-var-from-loop if config.baking_enable_ray_jitter: # Insert dummy patch dims. insert_patch_dims = lambda x: x.reshape(*x.shape[0:-1], 1, 1, x.shape[-1]) rays = jax.tree.map(insert_patch_dims, rays) rays = jax....
使用pytree的好处是,在机器学习的模型内部往往能有大量的参数需要操作,因此,JAX需要一个统一的管理工具对模型内部所涉及的参数进行管理和调配。 常见的pytree函数 前面我们使用的jax.tree_util.tree_leaves()是一个对pytree进行操作的函数,除此之外,常用的pytree函数还包括jax.tree_map和jax.tree_multimap,使用方法...
PyTreeDef(CustomNode(namedtuple[Params], [*, *])) [1,5.0] JAX 提供了许多用于处理 PyTrees 的通用实用程序;例如函数jax.tree.map()可以用于将函数映射到树中的每个叶子,而jax.tree.reduce()可以用于在树中的叶子上应用约简操作。 你可以在《使用 pytrees 教程》中了解更多信息。
return tree_map(jnp.asarray, default_collate(batch)) collate_fn = numpy_collate else: collate_fn = default_collate ds = FakeDataset() dl = DataLoader(ds, batch_size=batch_size, collate_fn=collate_fn) return dl 接下来,我们定义 PyTorch 和 JAX 训练循环。 JAX 训练循环依赖于 Flax TrainState...