Numpy在科学计算领域十分普及，但是在深度学习领域，由于它不支持自动微分和GPU加速，所以更多的是使用Tensorflow或Pytorch这样的深度学习框架。...下面结合几个例子，说明这一用法： vmap有3个最重要的参数： fun: 代表需要进行向量化操作的具体函数； in_axes：输入格式为元组，代表fun中每个输入参数中，使用哪一个维度进行向量化； out_axes...Jax本身并没有重新做执行引擎层面的东西，而是直接复用TensorFlow中的XLA Backend进行静态编译,以此实现加速。...静态编译大大加速了程序的运行速度。如图1 所示。 图 1 tensorflow和JAX中的XLA backend 2.JAX在科学计算中的应用 分子动力学是现代计算凝聚态物理的重要力量。...力场参数的优化在原文中则分别使用了两种拟牛顿优化方法——L-BFGS和SLSQP。这通scipy.optimize.minimize函数实现,其中向该函数直接传入JAX求解梯度的方法以提高效率。
这样做的成本是生成的 jaxpr 和编译的工件依赖于传递的特定值，因此 JAX 将不得不针对指定静态输入的每个新值重新编译函数。只有在函数保证看到有限的静态值集时，这才是一个好策略。...如果我们指定了static_argnums，那么缓存的代码将仅在标记为静态的参数值相同时使用。如果它们中任何一个发生更改，将重新编译。...对于大多数情况，JAX 能够在后续调用jax.jit()时使用编译和缓存的函数。然而，由于缓存依赖于函数的哈希值，在重新定义等价函数时会引发问题。...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。...对于转换函数的特定输入或输出值的其他可选参数，例如jax.vmap()中的out_axes，相同的逻辑也适用于其他可选参数。 ## 显式键路径 在 pytree 中，每个叶子都有一个键路径。
import jax.numpy as jnp from jax import grad, jit, vmap from jax import random 乘法矩阵 在以下示例中，我们将生成随机数据。...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。...在JAX中，就像在Autograd中一样，您可以使用grad()函数来计算梯度。...(jacrev(fun))) 自动向量化 vmap() JAX在其API中还有另一种转换，您可能会发现它有用：vmap()向量化映射。...当与组合时jit()，它的速度可以与手动添加批处理尺寸一样快。 我们将使用一个简单的示例，并使用将矩阵向量乘积提升为矩阵矩阵乘积vmap()。
网友也不禁感叹：终于可以安装 functorch，一套受 JAX 启发的 ops！vjp、 jvp、 vmap... 终于可用了！！！...分布式训练：稳定的 DDP 静态图 DDP 静态图假设用户的模型在每次迭代中都使用相同的一组已使用 / 未使用的参数，因此它可以确定地了解相关状态，例如哪些钩子（hook）将触发、钩子将触发多少次以及第一次迭代后的梯度计算就绪顺序...静态图在第一次迭代中缓存这些状态，因此它可以支持 DDP 在以往版本中无法支持的功能，例如无论是否有未使用的参数，在相同参数上支持多个激活检查点。...当存在未使用的参数时，静态图功能也会应用性能优化，例如避免遍历图在每次迭代中搜索未使用的参数，并启用动态分桶（bucketing）顺序。...在 torch.linspace 和 torch.logspace 中，steps 参数不再是可选的。此参数在 PyTorch 1.10.2 中默认为 100，但已被弃用。
相对CPU的优势： JAX是一个加速器不可知的框架，可以使用GPU进行即时编译（JIT）和加速线性代数（XLA），自动微分和自动向量化； JAX旨在进行高性能机器学习研究，并且可以轻松地在GPU上执行；...JAX具有自动向量化功能，可以将代码转换为可以在GPU上并行执行的形式，从而提高了计算速度； 在使用JAX进行训练时，可以避免GPU-CPU通信瓶颈，从而提高了训练速度； 在使用JAX进行训练时，可以利用...这样做可以在接收到消息时使用单个条件语句，而不是在匹配逻辑中使用多个分支。作者发现，这种方法在vmap下可以提高性能。 处理每种三种消息类型的计算时间因所需的基本操作而异。...使用vmap加速处理订单信息 "vmap" 是指 JAX 库中的一个操作符，用于实现向量化的映射（vectorized map）。...在订单簿匹配系统中，使用 vmap 可以同时处理多个订单簿，从而提高整体的处理效率。 具体来说，vmap 操作符将函数映射到输入的批处理维度上，使得函数能够以向量化的方式处理输入。
通过使用 @jax.jit 进行装饰，可以加快即时编译速度。 使用 jax.grad 求导。 使用 jax.vmap 进行矢量化，并使用 jax.pmap 进行跨设备并行化。...所有参数都作为参数传递。...由于不再允许全局状态，因此每次采样随机数时都需要显式传入伪随机数生成器 (PRNG) 密钥 import jax key = jax.random.PRNGKey(42) u = jax.random.uniform...例如，要编译缩放指数线性单位 (SELU) 函数，请使用 jax.numpy 中的 NumPy 函数并将 jax.jit 装饰器添加到该函数，如下所示： from jax import jit @jit...vmap 和 pmap 矩阵乘法使所有批次尺寸正确需要非常细心。 JAX 的矢量化映射函数 vmap 通过对函数进行矢量化来减轻这种负担。
我们可能在将来的版本中添加其他类型。 JAX 类型注解最佳实践 在公共 API 函数中注释 JAX 数组时，我们建议使用 ArrayLike 来标注数组输入，使用 Array 来标注数组输出。...这使得它在同一计算中难以用于多种数据类型，并且在非常量迭代次数的条件或循环中几乎不可能使用。此外，直接使用出料机制的代码无法由 JAX 进行转换。所有这些限制都通过主机回调函数得到解决。...静态参数包含在编译缓存键中，这就是为什么必须定义哈希和相等运算符。 in_shardings – 与 fun 参数匹配的 pytree 结构，所有实际参数都替换为资源分配规范。...在 Python 中（在追踪期间），仅依赖于静态参数的操作将被常量折叠，因此相应的参数值可以是任何 Python 对象。...静态参数应该是可哈希的，即实现了 __hash__ 和 __eq__，并且是不可变的。对于这些常量调用 jitted 函数时，使用不同的值将触发重新编译。不是数组或其容器的参数必须标记为静态。
而且还带自动微分，科学计算世界中，微分是最常用的一种计算。JAX的自动微分包含了前向微分、反向微分等各种接口。反正各类花式微分，几乎都可以用JAX实现。...vmap 的思想与 Spark 中的 map 一样。用户关注 map 里面的一条数据的处理方法，JAX 帮我们做并行化。 函数式编程 到这就不得不提JAX的函数式编程。...JAX是纯函数式的。 第一让人不适应的就是数据的不可变（Immutable）。不能原地改数据，只能创建新数据。 第二就是各类闭包。“闭包”这个名字就很抽象，更不用说真正写起来了。...没有了 .fit() 这样傻瓜式的接口，没有 MSELoss 这样的损失函数。而且要适应数据的不可变：模型参数先初始化init，才能使用。 不过，flax 和 haiku 也有不少市场了。...大名鼎鼎的AlphaFold就是用 haiku 写的。 但大家都在学JAX JAX到底好不好我不敢说。但是大家都在学它。看看PyTorch刚发布的 torchfunc，里面的vmap就是学得JAX。
我们选择使相等性变得全面，从而允许不稳定性，因为否则在哈希碰撞存在时（哈希维度表达式或包含它们的对象时，如形状，core.AbstractValue，core.Jaxpr），我们可能会遇到虚假错误。...在 JIT 编译下，JAX 数组必须具有静态形状（即在编译时已知的形状），因此布尔掩码必须小心使用。...某些逻辑通过布尔掩码实现可能在 jax.jit() 函数中根本不可能；在其他情况下，可以使用 where() 的三参数版本以 JIT 兼容的方式重新表达逻辑。 以下是可能导致此错误的几个示例。...((8,), jnp.int32)) add(x, y) 与常规的 JAX 程序不同，add_kernel不接收不可变的数组参数。...在 JAX 中历史上并不支持突变 - jax.Array 是不可变的！Ref 是新的（实验性）类型，在某些情况下允许突变。我们可以理解为向 Ref 写入是对其底层缓冲区的突变。
，可以轻松构建灵活、高性能的数据 pipeline · functorch：一个类 JAX 的向 PyTorch 添加可组合函数转换的库 · DDP 静态图优化正式可用 TorchData 网址： https...的形式使用该 DataPipe。 functorch PyTorch 官方宣布推出 functorch 的首个 beta 版本，该库受到 Google JAX 的极大启发。...DDP 静态图 DDP 静态图假设用户的模型在每次迭代中都使用相同的一组已使用或未使用的参数，因此它对一些相关状态的了解是确定的，例如哪些 hook 将被触发、触发的次数以及第一次迭代后的梯度计算就绪顺序...静态图在第一次迭代中缓存这些状态，因此它可以支持 DDP 在以往版本中无法支持的功能，例如无论是否有未使用的参数，在相同参数上支持多个激活检查点。...当存在未使用的参数时，静态图功能也会应用性能优化，例如避免遍历图在每次迭代中搜索未使用的参数，并启用动态分桶（bucketing）顺序。
技术背景 Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能，比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。...现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能，像mindspore、numba还有jax，与numpy的最大区别就是，需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数，这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展...中的vmap使用案例，可以参考前面介绍的LINCS约束算法实现和SETTLE约束算法批量化实现这两篇文章，都有使用到jax的vmap功能，这里我们着重介绍的是MindSpore中最新实现的vmap功能。...最早是在numba和pytroch、jax中对vmap功能进行了支持，其实numpy中的底层计算也用到了向量化的运算，因此速度才如此之快。...但是对于一些numpy、jax或者MindSpore中已有的算子而言，还是建议直接使用其已经实现的算子，而不是vmap再手写一个。
反模式差分是计算参数更新最有效的方法。但是，特别是在实现依赖于高阶派生的优化方法时，它并不总是最佳选择。...它在计算图中寻找节点簇，这些节点簇可以被重写以减少计算或中间变量的存储。Tensorflow关于XLA的文档使用以下示例来解释问题可以从XLA编译中受益的实例类型。...虽然Autograd和XLA构成了JAX库的核心，但是还有两个JAX函数脱颖而出。你可以使用jax.vmap和jax.pmap用于向量化和基于spmd(单程序多数据)并行的pmap。...使用JAX，您可以使用任何接受单个输入的函数，并允许它使用JAX .vmap接受一批输入: batch_hidden_layer = vmap(hidden_layer) print(batch_hidden_layer...如果您有几个输入都应该向量化，或者您想沿着轴向量化而不是沿着轴0，您可以使用in_axes参数来指定。
开发 JAX 的出发点是什么？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。...但是 numpy 不支持 GPU 或其他硬件加速器，也没有对反向传播的内置支持，此外，Python 本身的速度限制阻碍了 NumPy 使用，所以少有研究者在生产环境下直接用 numpy 训练或部署深度学习模型..., 1.841471 , 4.9092975, 9.14112 ], dtype=float32) vmap：是一种函数转换，JAX 通过 vmap 变换提供了自动矢量化算法，大大简化了这种类型的计算...，这使得研究人员在处理新算法时无需再去处理批量化的问题。...但是用户在使用时，也暴露了 TensorFlow 缺点，例如 API 稳定性不足、静态计算图编程复杂等缺陷。
JAX 通过 vmap 变换提供了自动矢量化算法，大大简化了这种类型的计算，这使得研究人员在处理新算法时无需再去处理批量化的问题。...由于Keras 的这种高级接口本身的缺陷，所以研究人员在使用自建的模型时自由度降低了。...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。...() JAX在其API中还有另一种转换，那就是vmap()向量化映射。...因为并非所有代码都可以 JIT 编译，JIT要求数组形状是静态的并且在编译时已知。另外就是引入jax.jit 也会带来一些开销。因此通常只有编译的函数比较复杂并且需要多次运行才能节省时间。
反向模式差分通常是计算参数更新的最有效方法。但是，尤其是在实施依赖于高阶导数的优化方法时，它并不总是最佳选择。...您可以使用jax.vmap和jax.pmap进行矢量化和基于SPMD的(单程序多数据)并行。 为了说明vmap的好处，我们将返回简单密集层的示例，该层在向量x表示的单个示例上运行。...使用JAX，您可以使用任何接受单个输入并允许其接受一批输入的函数jax.vmap： 这其中的美妙之处在于，它意味着你或多或少地忽略了模型函数中的批处理维度，并且在你构建模型的时候，在你的头脑中总是少了一个张量维度...如果您有多个应该全部矢量化的输入，或者要沿除轴0以外的其他轴矢量化，则可以使用in_axes参数指定此输入。 JAX的SPMD并行处理实用程序遵循非常相似的API。...每当您将一个较低的API封装到一个较高的抽象层时，您就要对最终用户可能拥有的使用空间做出假设。
在函数上使用 grad() 可以让我们得到域中任意点的梯度 JAX 包含了一个可扩展系统来实现这样的函数转换，有四种典型方式： Grad() 进行自动微分； Vmap() 自动向量化； Pmap() 并行化计算...下面代码是在 PyTorch 中对一个简单的输入总和进行 Hessian： 正如我们所看到的，上述计算大约需要 16.3 ms，在 JAX 中尝试相同的计算： 使用 JAX，计算仅需 1.55 毫秒...使用 vmap() 自动向量化 JAX 在其 API 中还有另一种变换：vmap() 自动向量化。...我们首先在 CPU 上进行实验： JAX 对于逐元素计算明显更快，尤其是在使用 jit 时 我们看到 JAX 比 NumPy 快 2.3 倍以上，当我们 JIT 函数时，JAX 比 NumPy 快...这些结果已经令人印象深刻，但让我们继续看，让 JAX 在 TPU 上进行计算： 当 JAX 在 TPU 上执行相同的计算时，它的相对性能会进一步提升（NumPy 计算仍在 CPU 上执行，因为它不支持
然后可以使用JAX的jax.jit函数为不同的硬件（例如CPU，GPU，TPU）及时编译所有RLax代码。...那些参数化可以直接执行的策略的参数， 无论如何，策略，价值或模型只是功能。在深度强化学习中，此类功能由神经网络表示。在这种情况下，通常将强化学习更新公式化为可区分的损失函数（类似于（非）监督学习）。...但是请注意，尤其是只有以正确的方式对输入数据进行采样时，更新才有效。例如，仅当输入轨迹是当前策略的无偏样本时，策略梯度损失才有效。即数据是符合政策的。该库无法检查或强制执行此类约束。...JAX构造vmap可用于将这些相同的功能应用于批处理（例如，支持重放和并行数据生成）。 许多功能在连续的时间步中考虑策略，行动，奖励，价值，以便计算其输出。...当使用jax.jit编译为XLA以及使用jax.vmap执行批处理操作时，所有测试还应验证rlax函数的输出。
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.lax 中的大多数函数代表单个原语。在 jaxpr 中表示计算时，jaxpr 中的每个操作都是一个原语。 纯函数 纯函数是仅基于其输入生成输出且没有副作用的函数。...jax.pmap() 是实现 SPMD 并行性的 JAX 转换。 static 在 JIT 编译中，未被追踪的值（参见 Tracer）。有时也指静态值的编译时计算。...转换 高阶函数：即接受函数作为输入并输出转换后函数的函数。在 JAX 中的示例包括 jax.jit()、jax.vmap() 和 jax.grad()。
但 JAX 是否真的适合所有人使用呢？这篇文章对 JAX 的方方面面展开了深入探讨，希望可以给研究者选择深度学习框架时提供有益的参考。 自 2018 年底推出以来，JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。...在函数上使用 grad() 可以让我们得到域中任意点的梯度 JAX 包含了一个可扩展系统来实现这样的函数转换，有四种典型方式： Grad() 进行自动微分； Vmap() 自动向量化； Pmap()...下面代码是在 PyTorch 中对一个简单的输入总和进行 Hessian： 正如我们所看到的，上述计算大约需要 16.3 ms，在 JAX 中尝试相同的计算： 使用 JAX，计算仅需 1.55 毫秒...使用 vmap() 自动向量化 JAX 在其 API 中还有另一种变换：vmap() 自动向量化。...这些结果已经令人印象深刻，但让我们继续看，让 JAX 在 TPU 上进行计算： 当 JAX 在 TPU 上执行相同的计算时，它的相对性能会进一步提升（NumPy 计算仍在 CPU 上执行，因为它不支持
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
