sigmoid的Jax - autograd总是返回nan_如果与NaN的比较总是返回false,我如何比较浮点数到NaN？ - 腾讯云开发者社区

首先让我们看看JAX对自动微分的广泛支持。自动微分·Autograd ? Autograd是一个用于在numpy和原生python代码上高效计算梯度的库。Autograd恰好也是JAX的前身。...尽管最初的autograd存储库不再被积极开发，但是在autograd上工作的大部分核心团队已经开始全职从事JAX项目。...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。...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。...为了说明vmap的优点，我们将返回到我们的简单稠密层的示例，它操作一个由向量x表示的示例。

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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的前身：Autograd Autograd是一个用于通过numpy和本机python代码高效计算梯度的库。Autograd也恰好是JAX的（很大程度上是字面意义）前身。...尽管原始的autograd存储库已经不再重点开发，但是许多从事autograd工作的核心团队已全职转向于JAX项目。...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

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我都服了，为啥上游接口返回的汉字总是乱码？

也就是最终都会转化为 0001 1011 0010 0110 这样的格式。换句话说，计算机只认识 0 和 1 这样的数字，并不能直接存储字符。所以我们需要告诉它什么样的字符对应的是什么数字。...等我下次需要查看的时候，根据对应关系把它解出来就可以了。上边的两个过程就对应字符的编码和解码过程。字符编码就是把字符按一定的规则，转换成数字。字符解码是编码的逆过程，即把数字按规则转换成字符。...那结果肯定不用说了，我把 0001 1011 这串数字给他之后，按照他的编码规则来解，肯定是 &$#!这样的东西。所以，乱码问题说到底，就是编码和解码的规则对应不上导致的。...对于单字节的符号，第一位设为0，后边 7 位对应这个字符的ASCII码值。因此，像“A"这样的英文字母，UTF-8 编码和 ASCII 编码是相同的。...总结最后，来解答下文章开头的问题。乱码的问题，究其根本原因，其实是编码和解码时的规则不一样导致的。字符编码和字符集是两个不同的概念。

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『JAX中文文档』JAX快速入门

, scipy)和神经网络库(提供relu，sigmoid, conv 等），相较于PyTorch与TensorFlow更加灵活，通用性更佳。...作为更新版本的Autograd，JAX可以自动微分本机Python和NumPy代码。它可以通过Python的大部分功能（包括循环，if，递归和闭包）进行微分，甚至可以采用派生类的派生类。...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。...这只是JAX可以做的事情。我们很高兴看到您的操作！

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Math.max()方法获取数组中的最大值返回NaN问题分析

今天群里边有人问到 Math.max() 方法返回 NaN 的问题，我简单举个例子，看下图：看上去没什么问题，但为什么返回 NaN 呢？...我们先简单看一下 Math.max() 方法： Math.max() Math.max() 函数返回一组数中的最大值。...返回值：返回给定的一组数字中的最大值。注意：如果给定的参数中至少有一个参数无法被转换成数字，则会返回 NaN。问题解决仔细观察可以发现，代码中使用了 ......但这里的问题是 array 是一个二维数组，解构完还是一个数组，而非数字，所以返回 NaN 了。...未经允许不得转载：w3h5 » Math.max()方法获取数组中的最大值返回NaN问题分析

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

项目地址：https://github.com/google/jax 迅速发展的 JAX JAX 的前身是 Autograd，其借助 Autograd 的更新版本，并且结合了 XLA，可对 Python...可以说，在过去几年中，JAX 掀起了深度学习研究的风暴，推动了科学研究迅速发展。 JAX 的安装如何使用 JAX 呢？...PyTorch 的 Autograd 模块实现了深度学习算法中的反向传播求导数，在 Tensor 类上的所有操作， Autograd 都能自动提供微分，简化了手动计算导数的复杂过程； PyTorch 对数据并行和...JAX 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。...在函数上使用 grad() 返回一个梯度函数，该函数直接计算给定输入的函数梯度； JAX 是一个 autograd 工具，不建议单独使用。

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试试谷歌这个新工具：说不定比TensorFlow还好用！

JAX使用XLA编译器基础结构，来为子程序生成最有利于加速的优化代码，这些优化子程序可以由任意Python调用和编排；由于JAX与Autograd完全兼容，它允许Python函数的正、反向模式（forward...- and reverse-mode）自动区分为任意顺序；由于JAX支持结构化控制流，所以它可以在保持高性能的同时为复杂的机器学习算法生成代码；通过将JAX与Autograd和Numpy相结合，可得到一个易于编程且高性能的...(while_loop, xla_while) JAX从原语到XLA HLO的翻译规则另外，JAX和Autograd完全兼容。...import autograd.numpy as np from autograd import grad from jax import jit_ps def predict(params, inputs...表2：GPU上JAX convnet步骤的计时(msec) 云TPU可扩展性。云TPU核心上的全局批处理的JAX并行化呈现线性加速（图2，左）。

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谷歌抛弃TensorFlow，押宝JAX

下面简单介绍一下构成JAX的Autograd和XLA。 Autograd主要应用于基于梯度的优化，可以自动区分Python和Numpy代码。...此外，Autograd支持梯度的反向传播，这也就这意味着它可以有效地获取标量值函数相对于数组值参数的梯度，以及前向模式微分，并且两者可以任意组合。...在实践中，XLA可以实现约7倍的性能改进和约5倍的batch大小改进。此外，XLA和Autograd可以任意组合，甚至可以利用pmap方法一次使用多个GPU或TPU内核进行编程。...而将JAX与Autograd和Numpy相结合的话，就可以获得一个面向CPU、GPU和TPU的易于编程且高性能的机器学习系统了。...首先，JAX还太「年轻」，作为实验性的框架，远没有达到一个成熟的谷歌产品的标准。除了各种隐藏的bug以外，JAX在一些问题上仍然要依赖于其他框架。

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PyTorch 源码解读之 torch.autograd：梯度计算详解

这两个函数的输入为运算函数（接受输入 tensor，返回输出 tensor）和输入 tensor，返回 jacobian 和 hessian 矩阵。...jacobian返回的张量 shape 为output_dim x input_dim（若函数输出为标量，则 output_dim 可省略），hessian返回的张量为input_dim x input_dim...(Sigmoid.apply, (test_input,), eps=1e-3) # pass torch.autograd.gradcheck(torch.sigmoid, (test_input...(torch.sigmoid, (test_input,), eps=1e-4) # fail 我们发现：eps 为 1e-3 时，我们编写的 Sigmoid 和 torch 自带的 builtin...(Sigmoid.apply, (test_input,), eps=1e-4) # pass torch.autograd.gradcheck(torch.sigmoid, (test_input

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PyTorch 源码解读之 torch.autograd

这两个函数的输入为运算函数（接受输入 tensor，返回输出 tensor）和输入 tensor，返回 jacobian 和 hessian 矩阵。...jacobian返回的张量 shape 为output_dim x input_dim（若函数输出为标量，则 output_dim 可省略），hessian返回的张量为input_dim x input_dim...(Sigmoid.apply, (test_input,), eps=1e-3) # pass torch.autograd.gradcheck(torch.sigmoid, (test_input...Sigmoid 和 torch 自带的 builtin Sigmoid 都可以通过梯度检查，但 eps 下降至 1e-4 时，两者反而都无法通过。...(Sigmoid.apply, (test_input,), eps=1e-4) # pass torch.autograd.gradcheck(torch.sigmoid, (test_input

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pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现

1、detach()返回一个新的Variable，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个Variable永远不需要计算其梯度...=True(即不需要保存记录，当只需要结果而不需要更新参数时这么设置来加快运算速度)，那么返回的Variable volatile=True。...注意：返回的Variable和原始的Variable公用同一个data tensor。....data，效果会不同：这里的不同在于.data的修改不会被autograd追踪，这样当进行backward()时它不会报错，回得到一个错误的backward值import torcha = torch.tensor...#使用in place函数对其进行修改#会发现c的修改同时也会影响out的值print(c)print(out)#这里的不同在于.data的修改不会被autograd追踪，这样当进行backward(

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API统一、干净，适配PyTorch、TF，新型EagerPy实现多框架无缝衔接

、TensorFlow、Jax 和 Numpy 的代码。...PyTorch 使用了一个低级的 autograd API，该 API 允许但也需要对反向传播的精确控制。TensorFlow 使用基于梯度磁带（gradient tapes）的更高级 API。...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。...EagerPy 带有所有参数和返回值的全面类型注释，并使用 Mypy（Lehtosalo 等人，2016 年）对这些注释进行检查。...但是，最后一行代码中的 result.raw 调用依然会提取底层原生张量。通常而言，实现的通用函数最好可以透明地操控任何原生张量和 EagerPy 张量，也就是说返回类型应该总是与输入类型相匹配。

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DeepMind发布神经网络、强化学习库，网友：推动JAX发展

结合了针对线性代数的编译器XLA，和自动区分本地 Python 和 Numpy 代码的库Autograd，在高性能的机器学习研究中使用。...而此次发布的两个库，分别针对神经网络和强化学习，大幅简化了JAX的使用。 Haiku是基于JAX的神经网络库，允许用户使用熟悉的面向对象程序设计模型，可完全访问 JAX 的纯函数变换。...Haiku Haiku是JAX的神经网络库，它允许用户使用熟悉的面向对象编程模型，同时允许完全访问JAX的纯函数转换。...它保留了Sonnet用于状态管理的基于模块的编程模型，同时保留了对JAX函数转换的访问。...在转换后的函数中，hk.next_rng_key()返回一个唯一的rng键。那么，该如何安装Haiku呢？ Haiku是用纯Python编写的，但是通过JAX依赖于c++代码。

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API统一、干净，适配PyTorch、TF，新型EagerPy实现多框架无缝衔接

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前端如何开始深度学习，那不妨试试JAX

JAX 是Autograd和XLA的结合，JAX 本身不是一个深度学习的框架，他是一个高性能的数值计算库，更是结合了可组合的函数转换库，用于高性能机器学习研究。...深度学习只是其中的一部分而已，但是你完全可以把自己的深度学习移植到JAX 上面。借助Autograd的更新版本，JAX 可以自动区分原生 Python 和 NumPy 函数。...1.2.3 JAX JAX是一个来自 Google 的机器学习库，它更像是一个 autograd 库，可以区分每个本机 python 和 NumPy 代码。...JAX 是一个 autograd 工具，单独使用它几乎不是一个好主意。有各种基于 JAX 的 ML 库，其中值得注意的是 ObJax、Flax 和 Elegy。...在JAX中，就像在Autograd中一样，可以使用grad()函数来进行梯度计算。

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GitHub超1.6万星，网友捧为「明日之星」

什么是JAX？ JAX并非是一个深度学习的框架或者库，它的设计目标也并非是作为一个新的深度学习框架。...简单来说，JAX是一个包含可组合函数变换的数值计算库，只不过深度学习恰好是JAX能做的一项工作。...JAX最初由谷歌大脑团队的 Matt Johnson、Roy Frostig、Dougal Maclaurin 和 Chris Leary 等人发起，借助 Autograd 的更新版本，并且结合了 XLA...这意味用户可以通过给计算函数添加一个简单的函数装饰器来提高计算速度，可能是几个数量级的性能提升。 4. 自动求导。JAX文档将JAX称为Autograd和XLA的结合体。...不该使用JAX的情况虽然JAX有可能极大地提高你的程序的性能，但也有几种情况下，是不适合使用JAX的。1.

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谷歌开源计算框架JAX：比Numpy快30倍，还可在TPU上运行！

的Numpy的情况： import jax.numpy as np # 使用"JAX版"的numpy from jax import random # 注意JAX下随机数API有所不同 x = random.uniform...那JAX到底是什么？小编我就不卖关子了： JAX是谷歌开源的、可以在CPU、GPU和TPU上运行的numpy，是针对机器学习研究的高性能自微分计算框架。...而JAX的主要出发点就是将numpy的以上优势与硬件加速结合，与依赖于预编译核和快速C++代码的Pytorch相比，JAX可以让我们能够在高级接口使用自己最喜欢的加速器进行编写。...在最高层，JAX结合了XLA&Autograd，来加速用户开发的基于线性代数的项目。...Github项目地址：https://github.com/google/jax 此外，入门JAX的过程非常自然简单——许多人每天都在处理numpy的语法和规定，而JAX则大大减少了用户的这些烦恼。

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2022年再不学JAX就晚了！GitHub超1.6万星，Reddit网友捧为「明日之星」

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损失Loss为Nan或者超级大的原因

前言训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况：遇到这样的现象，通常有以下几个原因导致：梯度爆炸造成Loss爆炸原因很简单，学习率较高的情况下，...有两种情况可能并不是那么容易检测到：数据比较多，99%的数据是对的，但有1%的数据不正常，或者损坏，在训练过程中这些数据往往会造成nan或者inf，这时候需要仔细挑选自己的数据，关于如何挑选数据(https...这时我们要注意的是在训练过程中的输入和输出是否正确： (利用debug寻找错误的输入) 在神经网络中，很有可能在前几层的输入是正确的，但是到了某一层的时候输出就会变成nan或者inf(其中-inf...代表负无穷，而nan代表不存在的数)，这个时候就需要通过debug去一一检查。...(不使用shuffle)，由于数据分布的不同，也是有可能导致batch_norm层出现nan，从而导致不正常的损失函数出现。

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PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

这是PyTorch autograd官方文档所说的：在autograd支持in-place操作是一件困难的事情，我们在大多数情况下不鼓励使用它们。...Autograd的主动缓冲区释放和重用使其非常高效，在很少情况下，in-place操作实际上会显著降低内存使用量。除非你正在承受巨大的内存压力，否则你可能永远都不需要使用它们。...https://arxiv.org/pdf/1606.08415.pdf ''' return input * torch.sigmoid(input) 我们尝试使用torch.sigmoid...只要比较两个函数返回的值，就可以确定。实际上，函数silu_inplace_1 返回sigmoid(input) * sigmoid(input)！...使用torch.sigmoid_实现SiLU的例子： def silu_inplace_2(input): ''' Example of implementation of in-place

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Jax:有望取代Tensorflow，谷歌出品的又一超高性能机器学习框架

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PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

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