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_util import tree_map import jax.numpy as jnp 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...
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()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...
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...
Description I may have misinterpreted the docs but it sounds like jax.tree_map can take any number of pytrees in the rest argument rest (Any) – a tuple of pytrees, each of which has the same structure as tree or has tree as a prefix. but...
ds = FakeDataset()ifuse_jax:# convert torch tensors to numpy arraysdefnumpy_collate(batch):fromjax.tree_utilimporttree_mapimportjax.numpyasjnpreturntree_map(jnp.asarray, default_collate(batch)) collate_fn = numpy_collateelse: collate_fn = default_collate ...
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 ...
new_params = jax.tree_map( 进一步探讨 上述描述的策略是任何使用jit、vmap、grad等转换的 JAX 程序必须处理状态的方式。 如果只涉及两个参数,手动处理参数似乎还可以接受,但如果是有数十层的神经网络呢?你可能已经开始担心两件事情: 我们是否应该手动初始化它们,基本上是在前向传播定义中已经编写过的内容?
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。