使用数组转集合的时候尽量使用包装类型数组进行转换。 描述 使用基本数据类型去创建数组的时候，当想将其转为集合的时候，相当于集合中存放的是一个引用。...使用包装类型创建数组，将其转换为集合时，集合中存放的是数组中的值 数组转集合的方式 Arrays.asList(数组); 转换后的集合不可以进行添加或删除等修改操作，否则会报错 Collections.addAll
将非标量数组转换为 Python 标量现在会引发错误，无论数组的大小如何。在非标量大小为 1 的数组的情况下，之前会引发弃用警告。这与 NumPy 中的类似弃用相似。...jax.numpy.linalg和jax.numpy.fft中的函数现在统一要求输入为数组形式：即不能使用列表和元组代替数组。部分属于#7737。...改进了错误检查和错误消息。 添加 jax.experimental.enable_x64() 和 jax.experimental.disable_x64()。...在没有 jit() 的情况下改进反向模式自动微分的内存使用情况 #2719。 更好的错误修复： 改进 lax.while_loop() 的反向模式微分的错误消息 #2129。...它类似于 jax.jit() 中的 static_argnums。 改善了错误消息，以防止错误地在全局状态中保存跟踪器。 添加了 jax.nn.one_hot() 实用函数。
它生成范围(1,10)中的随机数字符串;然后将字符串中的thrid随机数与excel中的单元格值进行比较，以使用某些字符串值更新excel中的单元格 ....不，问题是我在第 If Trim(Name(3)) = Trim(Range(“D4”).Value) 行收到错误 Run-time error 9: Subscript out of range .
参数： 消息 (str) class jax.errors.NonConcreteBooleanIndexError(tracer) 当程序尝试在跟踪索引操作中使用非具体布尔索引时，会发生此错误。...(tracer) 当程序尝试将 JAX 追踪对象转换为标准的 NumPy 数组时会发生此错误（详见不同类型的 JAX 值，了解追踪器的更多信息）。...使用追踪器索引 numpy 数组 如果此错误出现在涉及数组索引的行上，则可能是被索引的数组 x 是标准的 numpy.ndarray，而索引 idx 是追踪的 JAX 数组。...错误消息中不包括泄漏位置，因为难以确定！JAX 只能告诉你泄漏值的外观（其形状和创建位置）以及泄漏的边界（变换的名称和转换后函数的名称）。 当前错误的堆栈跟踪指向值的使用位置。...在这种情况下，您可能会看到一个低级编译器错误消息，抱怨内存不足错误。 维度排序是有意义的 在 JAX 程序中，jax.jit内部数组的排序通常不会影响性能，因为编译器可以自由地重新排列它们。
当 jax.Array 默认启用时，所有库都返回 jax.Array，除非显式禁用它，这个错误就应该消失。...如果这样做，最有可能的结果是 JAX 报告一个神秘的错误。...当意图明确时，此行为很方便，但也可能导致意外的错误，其中静默的秩提升掩盖了潜在的形状错误。...、错误或像常规 NumPy 一样允许。...配置选项名为 jax_numpy_rank_promotion，可以取字符串值 allow、warn 和 raise。默认设置为 allow，允许提升秩而不警告或错误。
更多信息，请参阅NumPy vs JAX 中的非数组输入。 成员列表 ArrayLike 适用于 JAX 数组类似对象的类型注解。...jax.experimental.checkify.check(pred, msg, …) 检查谓词，如果谓词为假，则添加带有消息的错误。...check(pred, msg, *fmt_args, **fmt_kwargs) 检查一个断言，如果断言为 False，则添加带有消息 msg 的错误。...使用 call() 调用主机函数并将结果返回给设备 使用 call() 调用主机上的计算并将 NumPy 数组返回给设备上的计算。...您不应重新使用捐赠给计算的缓冲区，如果尝试则 JAX 会引发错误。默认情况下，不会捐赠任何参数缓冲区。
数组、JAX 追踪器以及 Python 或 numpy 标量。...jax.numpy.ndarray 是用于鸭子类型数组实例检查的对象。...（如果相应网格轴大小不能整除输入数组轴大小，则会产生错误。）如果输入的pspec未提及网格轴名称，则在该网格轴上不会进行分割。...这有点类似于我们在 jax.numpy 层执行自动等级提升时的方式，插入广播以避免二元运算符中的等级不匹配错误。但它要简单得多，因为我们不需要处理形状元组。...尽管如此，JAX 数组与 numpy.testing 兼容，并且在整个 JAX 测试套件中频繁使用它。 SciPy API SciPy 没有顶层命名空间中的函数，但包含多个子模块。
JAX 数组 (jax.Array) JAX 中的默认数组实现是 jax.Array。在许多方面，它与您可能熟悉的 NumPy 包中的 numpy.ndarray 类型相似，但它也有一些重要的区别。...例如，jax.numpy 提供了类似 NumPy 风格的数组构造功能，如 jax.numpy.zeros()、jax.numpy.linspace()、jax.numpy.arange() 等。...这是一个特性，而不是一个错误：JAX 变换旨在理解无副作用（也称为函数纯粹）的代码。...对于静态值（例如 dtypes 和数组形状），使用 Python print()。 回顾即时编译时，使用 jax.jit() 转换函数时，Python 代码在数组的抽象跟踪器的位置执行。...将元组转换为 NumPy 数组（np.array）或 JAX NumPy 数组（jnp.array），这样整个序列就成为一个叶子。
技术背景 一般认为Jax是谷歌为了取代TensorFlow而推出的一款全新的端到端可微的框架，但是Jax同时也集成了绝大部分的numpy函数，这就使得我们可以更加简便的从numpy的计算习惯中切换到GPU...Numpy和Jax代码实现 一般计算Hamming Distance可以通过scipy中自带的distance.hamming来计算两个字符串之间的相似度，然而我们在日常的计算中更多的会把字符串转化成一个用数字来表示的数组...，因此这里我们可以直接使用numpy的equal函数之后在做一个sum即可得到我们需要的Hamming Distance，如果再除以一个数组长度，那么就是Normalized Hamming Distance...由于Jax上实现了GPU版本的Numpy的函数，因此这里我们将Numpy的函数和Jax的函数写到一起来进行对比，尤其是时间上的一个衡量。...这里测试的逻辑是：我们先通过Numpy来生成两个给定维度的随机数，然后将其转化成两个Jax格式的数组，然后分别对这两组不同格式的数组分别用Numpy和Jax计算Hamming Distance，最终统计多次运行所得到的时间
JAX的设计便因此利用了函数通常可以直接在机器学习代码中识别的特性，使机器学习研究人员可以使用JAX的jit_ps修饰符进行注释。...JAX跟踪缓存为跟踪计算的参数创建了一个monomorphic signature，以便新遇到的数组元素类型、数组维度或元组成员触发重新编译。...现有的原语不仅包括数组级别的数字内核，包括Numpy函数和其他函数，它们允许用户通过保留PSC属性将控制流分段到编译后的计算中。...从广义上讲，JAX可以被看作是一个系统，它将XLA编程模型提升到Python中，并支持使用可加速的子程序，同时仍然允许动态编排。...(numpy.add, xla_add) jax.register_translation_rule(numpy.sinh, xla_sinh) jax.register_translation_rule
与 NumPy 数组不同，JAX 数组始终是不可变的。 JAX提供了一些在编写数字处理时非常有用的程序转换，例如JIT ....pip install jax 导入需要的包，这里我们也继续使用 NumPy ，这样可以执行一些基准测试。...如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的，那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是，如果有可用的GPU，JAX则可以直接使用。 JAX 中随机数的生成方式与 NumPy 不同。...我们定义了两个实现 SELU（Scaled Exponential Linear Unit）的函数：一个使用 NumPy，一个使用 JAX。...使用 jax.grad 自动微分 另一个 JAX 转换是使用 jit.grad() 函数的自动微分。 借助 Autograd ，JAX 可以自动对原生 Python 和 NumPy 代码进行微分。
说到这，就不得不提 NumPy。NumPy 是 Python 中的一个基础数值运算库，被广泛使用的支持大量的维度数组与矩阵运算的数学函数库。...如果使用pip安装python插件时，提示command not found错误，可以证明你还没有安装pip工具，可以使用下面的命令进行安装。...比如，我们使用NumPy执行一些基准测试，比如： import jax import jax.numpy as jnp from jax import random from jax import grad...与NumPy 代码风格不同，在JAX 代码中，可以直接使用import方式导入并直接使用。可以看到，JAX 中随机数的生成方式与 NumPy 不同。...我们定义了两个实现 SELU（Scaled Exponential Linear Unit）的函数：一个使用 NumPy，一个使用 JAX。
numpy.ndarray 的类比。...JAX 能够针对 GPU 进行快速数组操作（参见 CPU 和 TPU）。...JIT 缩写Just In Time 编译，JIT 在 JAX 中通常指将数组操作编译为 XLA，通常使用 jax.jit() 完成。...在 JAX 中，JVP 是通过 jax.jvp() 实现的转换。另见 VJP。 primitive primitive 是 JAX 程序中使用的基本计算单位。...JAX 能够针对 TPUs 进行快速数组操作（另见 CPU 和 GPU）。 追踪器 一个用作 JAX 数组替身的对象，以确定 Python 函数执行的操作序列。
新功能是JAX使用 XLA 在诸如GPU和TPU的加速器上编译和运行您的NumPy代码。默认情况下，编译是在后台进行的，而库调用将得到及时的编译和执行。...NumPy和JAX之间的一大区别是生成随机数的方式。有关更多详细信息，请参见JAX中的Common Gotchas。...JAX NumPy函数可在常规NumPy数组上使用。...在JAX中，就像在Autograd中一样，您可以使用grad()函数来计算梯度。...它具有沿数组轴映射函数的熟悉语义（ familiar semantics），但不是将循环保留在外部，而是将循环推入函数的原始操作中以提高性能。
在可能的情况下，优先使用诸如 jax.numpy 等库，而不是直接使用 jax.lax。jax.numpy API 遵循 NumPy，因此比 jax.lax API 更稳定，更不易更改。...在此之前，key 通常以 uint32 数组表示，其最终维度表示 key 的位级表示。 两种形式的 key 数组仍然可以通过 jax.random 模块创建和使用。...新式的类型化 key 数组使用 jax.random.key() 创建。传统的 uint32 key 数组使用 jax.random.PRNGKey() 创建。...一个Mesh是 JAX 设备的多维 NumPy 数组，其中网格的每个轴都有一个名称，例如 'x' 或 'y'。...请改用 JAX 数组上的 jax.numpy.ndarray.at 属性。
只要有意义，EagerPy API 都会遵循 NumPy、PyTorch 和 JAX 设置的标准。...而 JAX 使用基于微分函数的相当高级的 API。 所以，为了统一它们，EagerPy 模仿了 JAX 的高级功能 API，并在 PyTorch 和 TensorFlow 中重新实现。...这需要在 CPU（NumPy）和 GPU（PyTorch、TensorFlow 和 JAX）之间进行高成本的内存复制，反之亦然。...这一点很关键，因为 TensorFlow、NumPy 和 JAX 当前自身不提供类型注释。...可以是 JAX 数组，如下代码 4 所示： ? 代码 4：原生 JAX 数组。 可以是 NumPy 数组，如下代码 5 所示： ? 代码 5：原生 NumPy 数组。
像numpy这样的软件包是当今数据科学工作的主要来源。然而，我们可能会遇到numpy无法轻松处理或只能以次优方式处理的情况 ?...我最近遇到过这样的情况:在实现一个概率矩阵分解(PMF)推荐系统时，我必须将许多对矩阵U和V.T相乘，我的jupyte内核在调用numpy.tensordot来实现我的目标时崩溃了。...朴素序贯计算耗时50秒，而jax仅需3秒。换句话说，当问题需要更多内存时，使用jax的好处就显现出来了。...总结 也许有一种简单的方法可以在numpy中完成我想做的事情，但是使用jax也很简单——附加的好处是在设备类型和内存使用方面具有巨大的可伸缩性。...虽然jax有自己的数组数据类型，但它是numpy的一个子类。Ndarray和jax可以与现有的numpy工作流集成。
NumPy: NumPy 是 Python 中最基础也是最常用的张量计算库，它提供了强大的多维数组对象和一系列用于操作这些数组的函数。...虽然严格来说，NumPy 不是一个专门为深度学习设计的张量库，但它是许多其他库（如 SciPy 和 Pandas）的基础，并且在许多机器学习任务中被广泛使用。 2....JAX: JAX 是一个由 Google 研究团队开发的 Python 库，它建立在 NumPy 之上，提供了自动微分、矢量化运算和高效GPU/TPU加速的功能。...JAX 设计用于高性能计算和机器学习研究，它允许用户以非常接近原始 NumPy 代码的方式编写可微分的数值程序。 5....在实际应用中，开发者可能会根据项目需求混合使用这些库。
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