Jax和Numpy的差别? 1. 随机数的生成方式不同 2. Jax.numpy.arrays不可变性 3. Jax.numpy可以把数据存在GPU 4. Out-of-Bounds Indexing 作者:吴炜坤 Document:JAX is NumPy on the CPU, GPU, and TPU, with great automatic differentiation for high-performance machine learning research. JAX Quickstart...
JAX是一个基于XLA(Accelerated Linear Algebra)的库,它可以将Python代码转换为高效的机器码,从而提供了比标准的Numpy库更高的性能。JAX还支持GPU加速,可以在GPU上运行计算,进一步提高性能。 Std Numpy是Python中最常用的数值计算库之一,它提供了丰富的数学函数和数组操作功能。Numpy使用C语言编写的底层代码,因此在处理...
Jax VS numpy 函数式编程与不变模式(Immutable) 随机数生成机制 AI加速器无关性 Jax transform function JIT即时编译 grad:微分计算 vmap Jax: Going deeper JAX API structure How does JIT actually work? Jax高效编程指南 Pure function 不要尝试在代码中修改全局变量 In-Place Updates 越界处理: Out-of-Bounds...
JAX vs. NumPy关键概念:JAX 提供了一个方便的类似于 NumPy 的接口。 通过鸭子类型,JAX 数组通常可以直接替换 NumPy 数组。 不像NumPy 数组,JAX 数组总是不可变的。NumPy 提供了一个众所周知且功能强大的 API 用于处理数值数据。为方便起见,JAX 提供了 jax.numpy,它紧密反映了 NumPy API,并为进入 JAX 提供了...
可以看到,jax确实实现了对numpy的融合,并实现了在上面构建深度学习的library,同时在jax基础上也实现了强化学习算法PPO的实现。 可以看到,jax实现的代码确实可以比pytorch实现的PPO算法更加简短,可以说缩短20%的代码量是差不多的。 jax.lax.scan 是可以替代掉python的for循环。
1. 加速NumPy。NumPy是用Python进行科学计算的基本软件包之一，但它只与CPU兼容。JAX提供了一个NumPy的实现（具有近乎相同的API），可以非常容易地在GPU和TPU上工作。对于许多用户来说，仅仅这一点就足以证明使用JAX的合理性。2. XLA，即加速线性代数（Accelerated Linear Algebra），是一个全程序优化编译器，专门为...
importjax.numpyasjnp importnumpyasnp importoptax frombrax.envsimportState fromflax.coreimportFrozenDict fromflax.linen.initializersimportconstant,orthogonal fromflax.training.train_stateimportTrainState fromminppo.configimportConfig,load_config_from_cli ...
🔪 非数组输入:NumPy vs. JAX NumPy 通常可以接受 Python 列表或元组作为其 API 函数的输入: np.sum([1, 2, 3]) np.int64(6) JAX 在这方面有所不同,通常会返回有用的错误: jnp.sum([1, 2, 3]) TypeError: sum requires ndarray or scalar arguments, got <class 'list'> at position 0....
1. 加速NumPy。NumPy是用Python进行科学计算的基本软件包之一,但它只与CPU兼容。JAX提供了一个NumPy的实现(具有近乎相同的API),可以非常容易地在GPU和TPU上工作。对于许多用户来说,仅仅这一点就足以证明使用JAX的合理性。 2. XLA,即加速线性代数(Accelerated Linear Algebra),是一个全程序优化编译器,专门为线性代数...
JAX 是来自 Google 的一个相对较新的机器学习库。它更像是一个 autograd 库，可以区分原生的 python 和 NumPy 代码。JAX 的一些特性主要包括：正如官方网站所描述的那样，JAX 能够执行 Python+NumPy 程序的可组合转换：向量化、JIT 到 GPU/TPU 等等；与 PyTorch 相比，JAX 最重要的方面是如何计算梯度。在 Torch ...