jax.lax. dynamic_index_in_dim (operand, index, axis = 0, keepdims = True, *, allow_negative_indices = True) [source] # Convenience wrapper around dynamic_slice to perform int indexing. This is roughly equivalent to the following Python indexing syntax applied along the specified axis: operand[..., index] .

JAX is a library for array-oriented numerical computation (à la NumPy), with automatic differentiation and JIT compilation to enable high-performance machine learning research. This document provides a quick overview of essential JAX features, so …

JAX is a Python library for accelerator-oriented array computation and program transformation, designed for high-performance numerical computing and large-scale machine learning. With its updated version of Autograd, JAX can automatically …

JAX 使用 JIT 编译有两种方式： 自动：在执行 JAX 函数的库调用时，默认情况下 JIT 编译会在后台进行。 手动：您可以使用 jax.jit () 手动请求对自己的 Python 函数进行 JIT 编译。 我们可以使用 pip 安装库。 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。 与 import numpy as np 类似，我们可以 import jax.numpy as jnp 并将代码中的所有 np 替换为 jnp 。 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 …

JAX 是一个 Python 库，用于面向加速器的数组计算和程序转换，专为高性能数值计算和大规模机器学习而设计。 JAX 提供了一个熟悉的 NumPy 风格的 API，方便研究人员和工程师采用。 JAX 包括可组合的函数转换，用于编译、批处理、自动微分和并行化。 相同的代码可以在多个后端上执行，包括 CPU、GPU 和 TPU。 如果您想训练神经网络，请使用 Flax 并从其教程开始。 对于一个基于 JAX 构建的端到端 Transformer 库，请参阅 MaxText。 JAX 本身范围狭窄，专注于高效 …

在jax中，对于随机数生成等场景，我们需要显式地传入伪随机数生成器 (PRNG)密钥作为状态量 (state or random state)。 同时我们将介绍jax中常用的变换函数 (transform function): jit, grad, vmap, pmap,我们在后续里将经常遇到他们。 在Jax中，基于jax.numpy: 可以看到，我们可以直接用matplotlib库对jax的结果进行绘图；这在pytorch里是行不通的 (我们需要将数据从其所在的backend.device传回至cpu,数据类型从torch.tensor转回至numpy.array)。 jax采用函数式编程 …

JAX 提供了两个用于计算函数 Jacobian 的变换： jax.jacfwd() 和 jax.jacrev()，分别对应于正向和反向模式自动微分。 它们给出相同的答案，但在不同的情况下，一个可能比另一个更有效 - 请参阅 关于自动微分的视频。 让我们在点积 f: x ↦ x ⊤ x 上仔细检查一下是否正确。 如果 i = j, ∂ 2 f ∂ i ∂ j (x) = 2. 否则， ∂ 2 f ∂ i ∂ j (x) = 0。 def f(x): return jnp.dot(x, x) hessian(f)(jnp.array([1., 2., 3.])) [0., 2., 0.], [0., 0., 2.]], dtype=float32)

JAX是由谷歌（具体来说是Google Brain团队）开发的具有NumPy接口的Python数学库。 它广泛用于机器学习研究，但并不局限于此，许多其他问题也可以使用JAX解决。 JAX的创建者将其描述为Autograd和XLA。 如果您对这些名词不熟悉，不用担心，这是正常的，特别是如果您刚开始接触这个领域。 Autograd 是一个能够高效计算NumPy代码导数的库，也是JAX的前身。 顺便说一下，Autograd库的主要开发者现在也在致力于JAX。 简而言之，Autograd意味着您可以自动计 …

2024年6月21日 · 有两种安装 JAX 并支持 NVIDIA GPU 的方式： JAX 团队强烈建议使用 pip wheel 安装 CUDA 和 cuDNN，因为这样更加简单！ NVIDIA 仅为 x86_64 和 aarch64 平台发布了 CUDA pip 包；在其他平台上，您必须使用本地安装的 CUDA。 # NVIDIA CUDA 12 installation # Note: wheels only available on linux. 如果 JAX 检测到错误版本的 NVIDIA CUDA 库，您需要检查以下几点： 请确保未设置 LD_LIBRARY_PATH，因为 LD_LIBRARY_PATH 可能会覆盖 NVIDIA …

JAX 能够获取此类基本运算的序列，并通过其对 Python 函数的可组合转换（例如 jax.jit() 、 jax.grad() 和 jax.vmap()）对其进行转换。 JAX 以 可 JAX 追踪 的方式实现这些转换。 这意味着当执行 Python 函数时，它对数据应用的唯一操作是： **JAX 基本运算：** 本教程中介绍的这些 JAX 特殊操作。 JAX 原语知道如何在具体数据值和抽象 JAX 值上进行运算。 可 JAX 追踪的函数 可以被 JAX 调用，并传入抽象参数。 例如，一个 JAX 抽象值—— ShapedArray(float32[2,2]) —— …