return jax.tree.map( lambda p, g: p - LEARNING_RATE * g, params, grads ) ```## 自定义 pytree 节点 本节解释了在 JAX 中如何通过使用 `jax.tree_util.register_pytree_node()` 和 `jax.tree.map()` 扩展将被视为 pytree 内部节点(pytree 节点)的
jax.tree_util 现在包含一组允许用户为其自定义 pytree 节点定义键的 API。 tree_flatten_with_path 可以展平树并返回每个叶子及其键路径。 tree_map_with_path 可以映射一个接受键路径作为参数的函数。 register_pytree_with_keys 用于注册自定义 pytree 节点中键路径和叶子的外观。 keystr 用于漂亮地打...
tree_flatten_with_path(tree[, is_leaf]) 像tree_flatten一样展平 pytree,但还返回每个叶子的键路径。 tree_leaves_with_path(tree[, is_leaf]) 获取类似tree_leaves的 pytree 的叶子,并返回每个叶子的键路径。 tree_map_with_path(f, tree, *rest[, is_leaf]) 对pytree 键路径和参数执行多输入函数...
jax.tree 命名空间包含了来自 jax.tree_util 的实用工具的别名。 功能列表 all(tree, *[, is_leaf])对树的所有叶子进行 all()操作。 flatten(tree[, is_leaf]) 将一个 pytree 扁平化。 leaves(tree[, is_leaf]) 获取一个 pytree 的叶子。 map(f, tree, *rest[, is_leaf]) 将一个多输入函数映...
jax.tree_util现在包含一组允许用户为其自定义 pytree 节点定义键的 API。 tree_flatten_with_path可以展平树并返回每个叶子及其键路径。 tree_map_with_path可以映射一个接受键路径作为参数的函数。 register_pytree_with_keys用于注册自定义 pytree 节点中键路径和叶子的外观。
With Python 3.6+, dict are guarantee to keep insertion order, similarly to OrderedDict. Both deepmind tree and tf.nest keep dict order, but jax.tree_util does not. import tensorflow as tf import tree import jax data = {'z': None, 'a': None} print(tf.nest.map_structure(lambda _: ...
flatten_init, structure_init = jax.tree_util.tree_flatten_with_path(init_state) load_map = {path_tuple_to_string(path): tensor for path, tensor in flatten_load} replaced = [] num_replicas = 1 data_model_shards = math.prod(mesh_config) ...
The use of jax.tree_map triggers the following warning. DeprecationWarning: jax.tree_map is deprecated: use jax.tree.map (jax v0.4.25 or newer) or jax.tree_util.tree_map (any JAX version). Therefo...
shuffled_batch = jax.tree_util.tree_map(lambda x: jnp.take(x, permutation, axis=0), batch) minibatches = jax.tree_util.tree_map( lambda x: jnp.reshape(x, [config.training.num_minibatches, -1] + list(x.shape[1:])), shuffled_batch, ...
专门用于快速 JIT 和 PyTree 操作的 JAX 特定 C++ 库。 我们发布jax作为两个独立的 Python 轮子,即纯 Python 轮子jax和主要由 C++ 组成的轮子jaxlib,后者包含如下库: 此外,构建jaxlib不是廉价的,但我们希望能够在没有大量 CPU 的环境中迭代并运行 JAX 测试,例如在 Github Actions 或笔记本电脑上。我们的许多 ...