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_fro
上述pytree的例子包含三个子pytree的结构,一个dict结构与一个jnp。那我们如何对一个pytree结构进行修改与调整呢?我们这里展示两种方法: 结合tree_map与单参数的lambda函数的方式。 结合tree_map与双参数的lambda函数的方式。 单参数的lambda函数方式 list_of_lists = [ {'a': 3}, [1, 2, 3], [1, 2]...
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...
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...
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...
new_params = jax.tree_map( lambda param, g: param - g * LEARNING_RATE, params, grad) return new_params 注意,我们手动地将参数输入和输出到更新函数中。import matplotlib.pyplot as plt rng = jax.random.key(42) # Generate true data from y = w*x + b + noise true_w, true_b = 2, ...
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?
tree_leaves(tree[, is_leaf]) jax.tree.leaves()的别名。 tree_map(f, tree, *rest[, is_leaf]) jax.tree.map()的别名。 tree_reduce(function, tree[, initializer, …]) jax.tree.reduce()的别名。 tree_structure(tree[, is_leaf]) jax.tree.structure()的别名。 tree_transpose(outer_treedef...
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。
batch = jax.tree_util.tree_map(lambda x: x.reshape((batch_size,) + x.shape[2:]), batch) shuffled_batch = jax.tree_util.tree_map(lambda x: jnp.take(x, permutation, axis=0), batch) minibatches = jax.tree_util.tree_map(