首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

jax的矢量化指南

矢量化指南是一个用于指导开发人员在编写JAX代码时如何有效地利用矢量化操作的指南。矢量化是一种优化技术,可以将循环或迭代操作转化为针对整个数组或张量进行操作,以加速代码的执行。

矢量化在机器学习、科学计算和数据分析等领域中非常常见。它可以大大提高代码的运行效率,减少了循环带来的开销,并且可以充分利用硬件加速器(如GPU)的并行计算能力。

JAX是一种用于机器学习的Python库,提供了高性能的矩阵运算和自动微分功能。在JAX中,我们可以使用函数式编程的方式来定义和操作张量,然后通过矢量化操作来高效地执行计算。

以下是一些在使用JAX时应遵循的矢量化指南:

  1. 尽量避免使用循环:在JAX中,使用循环会导致性能下降,应尽量避免使用。可以使用JAX提供的矢量化函数来代替循环操作,如jax.vmapjax.lax.map等。
  2. 使用JAX提供的矢量化函数:JAX提供了一系列用于矢量化操作的函数,如jax.vmapjax.lax.mapjax.lax.scan等。这些函数可以将传统的循环操作转化为矢量化操作,提高代码的执行效率。
  3. 使用合适的数据结构:在JAX中,使用合适的数据结构可以更好地利用矢量化操作。例如,使用JAX中的jax.numpy模块代替Python的原生列表(List)可以提高代码的性能。
  4. 充分利用GPU加速:JAX可以充分利用GPU进行并行计算。可以使用JAX提供的jax.devices模块来获取可用的GPU设备,并使用jax.device_put函数将数据放入GPU内存中进行计算。
  5. 优化计算图:JAX中的矢量化操作会生成计算图,可以使用jax.jit函数将计算图进行优化和编译,从而进一步提高代码的执行效率。

矢量化在许多应用中都有广泛的应用场景,例如图像处理、自然语言处理、深度学习等。对于每个具体的应用场景,可以根据需求选择不同的矢量化操作和相关工具。

在腾讯云的产品中,腾讯云提供了一系列适用于机器学习和数据科学的产品,例如腾讯云AI智能服务、腾讯云弹性计算等。具体的产品信息和介绍可以通过腾讯云的官方网站获取。

腾讯云产品链接地址:https://cloud.tencent.com/product

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

JAX: 快如 PyTorch,简单如 NumPy - 深度学习与数据科学

JAX 是 TensorFlow 和 PyTorch 新竞争对手。 JAX 强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。由于 JAX 需要更少样板代码,因此程序更短、更接近数学,因此更容易理解。...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。...函数式编程 JAX 遵循函数式编程哲学。这意味着您函数必须是独立或纯粹:不允许有副作用。本质上,纯函数看起来像数学函数(图 1)。有输入进来,有东西出来,但与外界没有沟通。...这使得加速线性代数 (XLA) 编译器能够为您加速器生成非常高效优化代码。 gard JAX 最强大功能之一是您可以轻松获取 gard。...JAX 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。基本上,每个按元素应用函数 f 代码块都是由 vmap 替换候选者。让我们看一个例子。

1.2K11

开源日报 0820:Python编程学习完整指南

这篇文章推荐了几个优秀开源项目,包括Python编程学习项目、前端好文精选项目、高性能机器学习研究库、程序员英语学习指南、网络应用程序安全测试项目、KubernetesDNS同步项目以及用于时态一致视频处理内容变形场项目...google/jax[3] Stars: 24.2k License: Apache-2.0 JAX 是一个用于高性能机器学习研究 Autograd 和 XLA 库。...该项目还提供了一些核心功能: grad:用于计算梯度 jit:将函数编译为 XLA 优化内核 vmap:自动矢量化映射操作 pmap:对多个加速器进行单程序多数据 (SPMD) 并行编程 yujiangshui...该指南旨在帮助程序员掌握英语,并提供了许多实用训练方法和经验。其主要内容包括对语言学习本质浅析、如何构建一个识别英语程序、作者自己训练方法以及常见问题解答等。...总之,A Programmer's Guide to English 是一份面向程序员而设计、实用性强且注重基础原则与个体化需求英文学习指南

22630
  • 新星JAX :双挑TensorFlow和PyTorch!有望担纲Google主要科学计算库和神经网络库

    JAX:CPU、GPU和TPU上Numpy JAX官方文档是这样解释:“JAX是CPU、GPU和TPU上NumPy,具有出色自动差异化功能,可用于高性能机器学习研究。”...通过 jax.scipy,JAX还包括scipy项目的很大一部分。 尽管加速器支持numpy + scipy版本已经非常有用,但JAX还有一些其他妙招。首先让我们看看JAX对自动微分支持。...启用对此操作重写支持与使用就像用@jax.jit来修饰一个函数一样简单: 像所有其他JAX函数一样,jax.jit是完全可组合: 尽管Autograd和XLA构成了JAX核心,但是还有另外两个JAX...您可以使用jax.vmap和jax.pmap进行矢量化和基于SPMD(单程序多数据)并行。 为了说明vmap好处,我们将返回简单密集层示例,该层在向量x表示单个示例上运行。...如果您有多个应该全部矢量化输入,或者要沿除轴0以外其他轴矢量化,则可以使用in_axes参数指定此输入。 JAXSPMD并行处理实用程序遵循非常相似的API。

    1.4K10

    使用JAX实现完整Vision Transformer

    来源:DeepHub IMBA 本文约3200字,建议阅读10+分钟 本文将展示如何使用JAX/Flax实现Vision Transformer (ViT),以及如何使用JAX/Flax训练ViT。...细节实现 下面,我们将使用JAX/Flax创建每个模块。 1. 图像到展平图像补丁 下面的代码从输入图像中提取图像补丁。...上面创建补丁块向量被投影到hidden_dim维度向量上。与BERT一样,有一个CLS令牌被添加到序列开头,还增加了一个可学习位置嵌入来保存位置信息。.../Flax训练 现在已经创建了模型,下面就是使用JAX/Flax来训练。...test_acc: 0.7704000473022461 如果你对JAX感兴趣,请看这里是本文完整代码: https://github.com/satojkovic/vit-jax-flax 作者:satojkovic

    47721

    使用jax加速Hamming Distance计算

    技术背景 一般认为Jax是谷歌为了取代TensorFlow而推出一款全新端到端可微框架,但是Jax同时也集成了绝大部分numpy函数,这就使得我们可以更加简便从numpy计算习惯中切换到GPU...Jax除了支持GPU张量运算,更重要一个方面是Jax还支持谷歌自己硬件TPU张量运算。关于张量计算,可以参考前面写过这一篇博客。...由于Jax上实现了GPU版本Numpy函数,因此这里我们将Numpy函数和Jax函数写到一起来进行对比,尤其是时间上一个衡量。...这里测试逻辑是:我们先通过Numpy来生成两个给定维度随机数,然后将其转化成两个Jax格式数组,然后分别对这两组不同格式数组分别用Numpy和Jax计算Hamming Distance,最终统计多次运行所得到时间...总结概要 本文通过对比Jax和Numpy计算Normalized Hamming Distance过程来对比了Jax所实现NumpyGPU版本所带来加速效果。

    1.2K20

    HT全矢量化图形组件设计

    HT一直被客户称道就是其全矢量化设计特色,矢量相比传统图片好处太多了: 矢量可无级缩放,界面不失真不模糊 描述矢量文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio...HT for Web很自然选择了一条自定义简单标准JSON格式路线。.../res/sunrise.png’)方式注册url路径,但当注册对象是HT矢量格式标准JSON数据时,则HT会采用该JSON描述矢量信息进行图形绘制,上图JSON其实仅是左侧图片描述,右侧红色四个...至此仅可以说重造了个SVG轮子没啥特殊,如果仅能达到矢量化功能,那费那么大劲自定义一套标准也没大意义,其实HT for Web设置矢量初衷并非为了矢量化,而是HT产品核心理念:让程序员更轻松开发图形界面...这里HT又创新性提出了动态绑定矢量数据功能,HT矢量格式设计从骨子里头就考虑了动态绑定数据需求,HT矢量JSON格式中,任何图形元素颜色、大小、角度等所有参数都可以动态绑定业务数据,例如上图水泵扇叶

    1.4K90

    矢量化HTML5拓扑图形组件设计

    HT一直被客户称道就是其全矢量化设计特色,矢量相比传统图片好处太多了: 矢量可无级缩放,界面不失真不模糊 描述矢量文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio不一致设备...HT for Web很自然选择了一条自定义简单标准JSON格式路线。.../res/sunrise.png')方式注册url路径,但当注册对象是HT矢量格式标准JSON数据时,则HT会采用该JSON描述矢量信息进行图形绘制,上图JSON其实仅是左侧图片描述,右侧红色四个...至此仅可以说重造了个SVG轮子没啥特殊,如果仅能达到矢量化功能,那费那么大劲自定义一套标准也没大意义,其实HT for Web设置矢量初衷并非为了矢量化,而是HT产品核心理念:让程序员更轻松开发图形界面...这里HT又创新性提出了动态绑定矢量数据功能,HT矢量格式设计从骨子里头就考虑了动态绑定数据需求,HT矢量JSON格式中,任何图形元素颜色、大小、角度等所有参数都可以动态绑定业务数据,例如上图水泵扇叶

    1.4K20

    基于JAX大规模并行MCMC:CPU25秒就可以处理10亿样本

    JAX 表现出乎所有人意料,在极端情况下,最大性能可提高 20 倍。由于 JAX JIT 编译开销,Numpy 在少样本、少量链情况下会胜出。...矢量化 MCMC Colin Carroll 最近发布了一篇有趣博文(https://colindcarroll.com/2019/08/18/very-parallel-mcmc-sampling.../),使用 Numpy 和随机游走 metropolis 算法 (RWMH) 矢量化版本来生成大量样本,同时运行多个链以便对算法收敛性进行后验检验。...JAX 和它有一些不同之处: jax.numpy 充当 numpy 替代。...我考虑以下情况: Numpy 实现; JAX 实现; 减去编译时间 JAX 实现。这只是一个假设情况,目的是显示编译带来改进。

    1.5K00

    切换JAX,强化学习速度提升4000倍!牛津大学开源框架PureJaxRL,训练只需GPU

    ---- 新智元报道   编辑:LRS 【新智元导读】加入光荣JAX-强化学习进化! 还在为强化学习运行效率发愁?无法解释强化学习智能体行为?...不仅可以避免在CPU和GPU之间传输数据以节省时间,如果使用JAX原语来编写环境程序,还可以使用JAX强大vmap函数来立即创建环境矢量化版本。...这些实验结果显示了多个数量级改进,使学术研究人员能够在有限硬件上高效地运行超过数万亿帧实验。 在JAX中端到端地进行所有操作有几个优势: 在加速器上矢量化环境运行速度更快。...为了证明这些优势,作者在纯JAX环境中复制了CleanRLPyTorch PPO基线实现,使用了相同数量并行环境和相同超参数设置,并且没有利用海量环境矢量化优势。...rng = jax.random.PRNGKey(42)rngs = jax.random.split(rng, 256)train_vjit = jax.jit(jax.vmap(make_train

    41920

    标量是不够:基于矢量化无偏差学习排名

    论文题目 Scalar is Not Enough: Vectorization-based Unbiased Learning to Rank 论文摘要 无偏差学习排名 (ULTR) 旨在从有偏差用户点击日志中训练无偏差排名模型...当前大多数ULTR方法都基于检验假设(EH),假设点击概率可以被分解成两个标量函数,一个与排名特征有关,另一个与偏差因素有关。...不幸是,在实践中特征、偏差因素和点击之间相互作用很复杂,通常无法以这种独立方式分解。使用 EH 拟合点击数据可能会导致模型错误并带来近似误差。...本文提出了一种基于向量EH,并将点击概率表述为两个向量函数点乘。此解决方案是完备,因为它在拟合任意点击函数方面具有通用性。...大量实验表明,作者方法在复杂真实点击和简单模拟点击方面明显优于最先进ULTR方法。 论文链接 https://doi.org/10.1145/3534678.3539468

    36310

    机器学习101-从JAX角度去实现

    机器学习101-从JAX角度去实现 这篇文章我想解释以下几个问题: 机器学习要解决什么问题; 梯度下降必要条件; 神经网络最简形式,包括预测和训练; 提出问题 首先提出问题,世界上很多问题都可以抽象为一个可以精确定义输入...简单说,一个函数梯度(导数)方向反方向,会指向极值方向。...,它也就类似前文提到,需要优化a和b,找到最优a和b,也就找到前文提到最优损失函数g,也同时找到最优f 过程 通过上面的了解,我们可以认为要实现一个机器学习算法一个简单途径是: 构建一个函数来让我们把输入转换为输出...上面的公式用一个python函数实现是: import jax.numpy as jnp def linear(params, x): """linear function: f(x...我们可以通过jax来计算损失函数中每个参数梯度(相当于每个参数偏导数)。

    72031

    Github1.3万星,迅猛发展JAX对比TensorFlow、PyTorch

    项目地址:https://github.com/google/jax 迅速发展 JAX JAX 前身是 Autograd,其借助 Autograd 更新版本,并且结合了 XLA,可对 Python...目前,基于 JAX 已有很多优秀开源项目,如谷歌神经网络库团队开发了 Haiku,这是一个面向 Jax 深度学习代码库,通过 Haiku,用户可以在 Jax 上进行面向对象开发;又比如 RLax,...可以说,在过去几年中,JAX 掀起了深度学习研究风暴,推动了科学研究迅速发展。 JAX 安装 如何使用 JAX 呢?..., 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计算...JAX 一些特性主要包括: 正如官方网站所描述那样,JAX 能够执行 Python+NumPy 程序可组合转换:向量化、JIT 到 GPU/TPU 等等; 与 PyTorch 相比,JAX 最重要方面是如何计算梯度

    2.1K20

    常见张量计算引擎介绍

    - 乘法运算: - 点乘(逐元素乘法):同阶张量对应元素相乘。 - 外乘(张量积):生成张量阶是参与运算两个张量阶数之和。...- 缩并运算(Contracting):选择张量中两个或多个维度进行求和操作,减少张量阶数。 - 内积运算:通过选取张量中某些维度进行配对相乘并求和,得到更低阶张量。...- 转置与切片:改变张量维度顺序或提取张量部分数据。 应用场景: - 深度学习:神经网络中权重、激活函数输出、输入数据等通常表示为张量,张量计算是实现前向传播、反向传播及优化过程基础。...JAX: JAX 是一个由 Google 研究团队开发 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 代码方式编写可微分数值程序。 5.

    24010

    2022年,我该用JAX吗?GitHub 1.6万星,这个年轻工具并不完美

    JAX 是否真的适合所有人使用呢?这篇文章对 JAX 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参考。 自 2018 年底推出以来,JAX 受欢迎程度一直在稳步提升。...JAX 概念、使用 JAX 理由以及是否应该使用 JAX 等。...以下是矢量化向量加法展示: 使用 pmap() 实现自动并行化 分布式计算变得越来越重要,在深度学习中尤其如此,如下图所示,SOTA 模型已经发展到超大规模。...相反,Keras 是更好选择。 不该使用 JAX 四条理由 虽然上文已经讨论了很多 JAX 正面反馈,它有潜力极大地提升用户程序性能。...鉴于 JAX 是以「加速器优先」方式开发,因此每个操作分派并未针对 JAX 进行完全优化。

    81920

    2022年,我该用JAX吗?GitHub 1.6万星,这个年轻工具并不完美

    这篇文章对 JAX 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参考。 自 2018 年底推出以来,JAX 受欢迎程度一直在稳步提升。...JAX 概念、使用 JAX 理由以及是否应该使用 JAX 等。...以下是矢量化向量加法展示: 使用 pmap() 实现自动并行化 分布式计算变得越来越重要,在深度学习中尤其如此,如下图所示,SOTA 模型已经发展到超大规模。...相反,Keras 是更好选择。 不该使用 JAX 四条理由 虽然上文已经讨论了很多 JAX 正面反馈,它有潜力极大地提升用户程序性能。...鉴于 JAX 是以「加速器优先」方式开发,因此每个操作分派并未针对 JAX 进行完全优化。

    57140

    SpringBootWeb容器配置:JAX-RS和Jersey框架、内嵌容器配置

    Servlet容器主要基于同步阻塞I/O架构,HTTP请求和线程是一对一关系,主要是TPR模型,即一个请求对应一个线程。主要业务逻辑也是基于命令式编程模式。...本节我们主要以Spring Boot 1.X讲解嵌入式Web容器启动和加载原理,在进阶篇响应式编程中将介绍Spring 5及Spring Boot 2.X响应式框架WebFlux对Web应用服务支持...总之,我们可以根据自己意愿,对默认Spring MVC组件配置加以修改,方法也很简单,通过在IoC容器中注册新同类型Bean来替换即可。...JAX-RS和Jersey框架 如果你喜欢JAX-RS和REST风格编程模型,可以使用下面的Starter替代Spring MVC框架,Spring支持Jersey 1.X和Jersey 2.X等技术框架...本文给大家讲解内容是SpringBootWeb容器配置:JAX-RS和Jersey框架、内嵌容器配置 觉得文章不错朋友可以转发此文关注小编; 感谢大家支持!

    80510

    TensorFlow被废了,谷歌家新王储JAX到底是啥?

    JAX:自动微分 + NumPy + JIT JAX到底是啥?简单说,JAX是一种自动微分NumPy。所以JAX并不是一个深度学习框架,而是一个科学计算框架。深度学习是JAX功能一个子集。...XLA是一种编译器,可以将TF/JAX代码在CPU/GPU/TPU上加速。 说到JAX速度快,主要就靠XLA! 并行化 比起简单NumPy,JAX提供了大量接口做并行。...vmap 思想与 Spark 中 map 一样。用户关注 map 里面的一条数据处理方法,JAX 帮我们做并行化。 函数式编程 到这就不得不提JAX函数式编程。...大名鼎鼎AlphaFold就是用 haiku 写。 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 torchfunc,里面的vmap就是学得JAX。...还有各个框架都开始提供前向微分 jvp,都是JAX影子。

    73410
    领券