使用vmap (jax)对矩阵进行元素求和？
vmap是jax库中的一个函数，用于对输入函数进行向量化映射。它可以将输入函数应用于一组输入，并返回一组输出。在矩阵元素求和的情况下，可以使用vmap来实现。
以下是使用vmap对矩阵进行元素求和的示例代码：
import jax
import jax.numpy as jnp
# 定义矩阵
matrix = jnp.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 定义求和函数
def sum_elements(row):
return jnp.sum(row)
# 使用vmap对矩阵的每一行应用求和函数
result = jax.vmap(sum_elements)(matrix)
print(result) # 输出 [6, 15, 24]在上述代码中，我们首先导入了jax库，并使用jax.numpy模块创建了一个3x3的矩阵。然后，我们定义了一个求和函数sum_elements，该函数接受一个矩阵的行作为输入，并返回该行元素的和。最后，我们使用vmap函数将求和函数应用于矩阵的每一行，并将结果存储在result变量中。
vmap的优势在于它能够自动处理并行化计算，从而提高计算效率。它适用于需要对大量数据进行相同操作的情况，如矩阵运算、神经网络的批处理等。
在腾讯云的产品中，与矩阵计算相关的产品包括腾讯云弹性MapReduce（EMR）和腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）。这些产品提供了丰富的计算资源和工具，可用于处理大规模数据和进行复杂的矩阵计算。您可以通过访问腾讯云的官方网站获取更多关于这些产品的详细信息和使用指南。
参考链接：
相关·内容
我正在尝试理解vmap中的in_axes和out_axes选项。例如，我想要将两个矩阵相加，得到具有相同形状的输出。 X = np.arange(9).reshape(3,3)
Y = np.arange(0,-9,-1).reshape(3,3)
def sum2(x,y):
return x + y
vmap(sum2,in_axes=((0,1),(0,1)))(X,Y) 我想我分别为X和Y映射了0和1轴。输出将具有与X，Y相同的形状。但是我得到了错误， --------------------------------------------------------------
浏览 33提问于2021-07-11得票数 2
回答已采纳
1回答
假设我有一个函数(为了简单起见，是两个序列之间的协方差，尽管问题更一般)： def cov(x, y):
return jnp.dot((x-jnp.mean(x)), (y-jnp.mean(y))) 现在我有了一个"dataframe“D (一个二维数组，它的列是我的系列)，我想以这样一种方式对cov进行矢量化，即应用矢量化函数产生协方差矩阵。现在，有一种显而易见的方法： cov1 = jax.vmap(cov, in_axes=(None, 1))
cov2 = jax.vmap(cov1, in_axes=(1, None)) 但这看起来有点笨拙。有没有一种“规范”的方
浏览 27提问于2021-10-29得票数 1
回答已采纳
1回答
为了提高性能，我想使用vmap来向量化这段代码。 def matrix(dataA, dataB):
return jnp.array([[func(a, b) for b in dataB] for a in dataA])
matrix(data, data) 我试过这个： def f(x, y):
return func(x, y)
mapped = jax.vmap(f)
mapped(data, data) 但这只给出了对角线条目。 基本上我有一个向量data = [1,2,3,4,5] (示例)，我想得到一个矩阵，使得矩阵的每个条目(i, j)都是f(data[i
浏览 24提问于2021-10-04得票数 3
回答已采纳
1回答
函数微分中的JAX问题
、、、
我正在尝试对调用执行Montecarlo模拟，在调用之后，用Python对基础资产进行一阶导数计算，但它仍然不起作用。
from jax import random
from jax import jit, grad, vmap
import jax.numpy as jnp
xi = jnp.linspace(1,1.2,5)
def Simulation(xi):
K,T,number_sim,sigma,r,q = 1.,1.,100,0.4,0,0
S = jnp.broadcast_to(xi,(number_sim,len(xi))).T
mean =
浏览 12提问于2021-08-01得票数 1
回答已采纳
1回答
我想知道如何使用jax ()来计算导数的映射。
也就是说:我们有一个向量
我们希望(使用jax框架)向它应用一个函数，我们称之为
这是一种功能
我的问题是:我们如何才能轻松地检索到向量：
例如：
from jax import random
from jax import jacfwd, jacrev
import jax.numpy as jnp
key = random.PRNGKey(0)
key, W_key, b_key, input_key = random.split(key, 4)
W = random.normal(W_key, (10, 10))
b =
浏览 4提问于2022-02-02得票数 1
我一直在尝试向量化一个函数，该函数接受两个2D数组，并返回一个相同形状的2D数组，这样我就可以明智地将它应用于两个4D数组。下面是一个示例：
import jax.numpy as jnp
from jax import map
M = jnp.arange(0, 400).reshape((10, 10, 2, 2))
N = jnp.arange(400, 800).reshape((10, 10, 2, 2))
def func(A, B):
return jnp.dot(A, B)
R = vmap(func, in_axes=(1, 1))(M, N)
print(R.
浏览 4提问于2022-04-10得票数 1
2回答
如何提取给定一批索引的矩阵行(在Python中)？
i = [[0,1],[1,2],[2,3]]
a = jnp.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5]])
def extract(A,idx):
A = A[:,idx]
return A
B = extract(a,i)
我希望得到这个结果(在矩阵被堆叠的情况下)：
B = [[[1,2],
[2,3]],
[[2,3],
[3,4]],
[3,4],
[4,5]]]
而不是：
B_ = [[1, 2],
[2, 3],
浏览 10提问于2022-05-04得票数 2
1回答
我是Jax的新手，我正在努力转换别人的代码，它使用了numba的“快速数学”特性，并且依赖于许多嵌套的for-循环，而不造成太多的性能损失。我正在尝试使用Jax的vmap函数重新创建相同的行为。然而，我目前正为一些基本问题而挣扎。下面是我试图用vmap向量化的一个简单的例子：
import jax.numpy as jnp
from jax import vmap
import jax.ops
a = jnp.arange(20).reshape((4, 5))
b = jnp.arange(5)
c = jnp.arange(4)
d = jnp.zeros(20)
e = jnp.zer
浏览 3提问于2021-05-23得票数 2
回答已采纳
我正在学习使用JAX，我对jit和vmap的使用有一些疑问，因为我无法通过阅读文档来解决这些问题。
分别对几个函数进行jit，然后对使用它们的函数进行jit，这有什么区别吗？例如，如果我有函数foo()和bar()以及一个函数
@jax.jit def fooBar(x)：返回foo(x) + bar(x)
如果foo()和bar()已经被抛弃了，有什么区别吗？
，，在我把它放进vmap之后，我应该设置一个函数吗？在上面的例子中，我应该做jax.vmap(fooBar)还是jax.jit(jax.vmal(fooBar))
浏览 3提问于2021-06-25得票数 2
2回答
我有下面的示例代码，它适用于常规的map
def f(x_y):
x, y = x_y
return x.sum() + y.sum()
xs = [jnp.zeros(3) for i in range(4)]
ys = [jnp.zeros(2) for i in range(4)]
list(map(f, zip(xs, ys)))
# returns:
[DeviceArray(0., dtype=float32),
DeviceArray(0., dtype=float32),
DeviceArray(0., dtype=float32),
DeviceA
浏览 9提问于2022-06-05得票数 1
回答已采纳
1回答
为了执行导数，我开发了以下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from math import *
xi = jnp.linspace(-3,3)
def f(x):
a = x**3+5
return a
g1i = jax.vmap(jax.grad(f))(xi)
g2i = jax.vmap(jax.grad(jax.grad(f)))(xi)
g3i = jax.vmap(jax.grad(jax.grad(jax.grad(f))))(xi)
plt.plot(xi,yi, label =
浏览 3提问于2021-07-30得票数 0
回答已采纳
1回答
在JAX中，我希望vmap是一个固定长度的数据类型列表上的函数，例如：
import jax, chex
from flax import struct
@struct.dataclass
class EnvParams:
max_steps: int = 500
random_respawn: bool = False
def foo(params: EnvParams):
...
param_list = jnp.Array([EnvParams(max_steps=500), EnvParams(max_steps=600)])
jax.vmap(foo)(
浏览 15提问于2022-09-18得票数 0
1回答
我定义了一个字典A，并希望找到给定一批值a的键。
def dictionary(r):
return dict(enumerate(r))
def get_key(val, my_dict):
for key, value in my_dict.items():
if np.array_equal(val,value):
return key
# dictionary
A = jnp.array([[0, 0],[1,1],[2,2],[3,3]])
A = dictionary(A)
a = jnp.array([[[1, 1]
浏览 14提问于2022-05-26得票数 1
回答已采纳
1回答
矢量嵌套vmap
、、
以下是我掌握的一些数据：
import jax.numpy as jnp
import numpyro.distributions as dist
import jax
xaxis = jnp.linspace(-3, 3, 5)
yaxis = jnp.linspace(-3, 3, 5)
我想运行这个函数
def func(x, y):
return dist.MultivariateNormal(jnp.zeros(2), jnp.array([[.5, .2], [.2, .1]])).log_prob(jnp.asarray([x, y]))
对来自xaxis和yaxis的
浏览 5提问于2021-11-04得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在学习Jax，但我遇到了一个奇怪的问题。如果我按以下方式使用代码，
import numpy as np
import jax.numpy as jnp
from jax import grad, value_and_grad
from jax import vmap # for auto-vectorizing functions
from functools import partial # for use with vmap
from jax import jit # for compiling functions for speedup
from jax import random
浏览 3提问于2021-05-08得票数 2
我正在尝试使用vmap来理解JAX的自动矢量化功能，并根据JAX的文档实现了一个最小的工作示例。
我不明白如何正确使用in_axes。在下面的示例中，我可以将in_axes=(None, 0)或in_axes=(None, 1)设置为相同的结果。为什么是这种情况？
为什么我要使用in_axes=(None, 0)而不是像in_axes=(0, )这样的东西
import jax.numpy as jnp
from jax import vmap
def predict(params, input_vec):
assert input_vec.ndim == 1
activa
浏览 8提问于2022-01-03得票数 4
回答已采纳
1回答
我试图理解JAX vmap的行为，所以我编写了以下代码：
import jax.numpy as jnp
from jax import vmap
def what(a,b,c):
z = jnp.dot(a,b)
return z + c
v_what = vmap(what, in_axes=(None,0,None))
a = jnp.array([1,1,3])
b = jnp.array([2,2])
c = 1.0
v_what(a,b,c)
输出结果为：
DeviceArray([[3., 3., 7.],
[3., 3., 7.]],
浏览 10提问于2021-03-09得票数 2
回答已采纳
1回答
我想为给定的一批向量找到置换奇偶校验符号(在Python中)。
n = jnp.array([[[0., 0., 1., 1.],
[0., 0., 1., 1.],
[1., 1., 0., 0.],
[1., 1., 0., 0.]],
[[1., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., 1.],
[1., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., 1.]],
浏览 11提问于2022-05-16得票数 1
2回答
我试图弄清楚jax.vmap的输出到底是如何工作的。
func = lambda x: [[x,x],[x,x]]
vfunc = vmap(func,0, out_axes=WHAT)
example_array = np.array([1,2,3])
vfunc(example_array)
我希望vfunc的输出数组在示例中是这样的：
[ [[1,1],[1,1]],
[[2,2],[2,2]],
[[3,3],[3,3]]
]
是否有一种方法可以将out_axes设置为特定的东西，或者我必须运行一些后向形状转换？
浏览 4提问于2022-03-27得票数 1
回答已采纳
1回答
给出了两个维数相同的张量A和B，(d>=2)和[A_{1},...,A_{d-2},A_{d-1},A_{d}]和[A_{1},...,A_{d-2},B_{d-1},B_{d}] (第一维d-2维的形状相同)。
有没有一种方法可以计算最后两个维度上的克朗克积？my_kron(A,B)的形状应为[A_{1},...,A_{d-2},A_{d-1}*B_{d-1},A_{d}*B_{d}]。例如，对于d=3，
A.shape=[2,3,3]
B.shape=[2,4,4]
C=my_kron(A,B)
C[0,...]应该是A[0,...]和B[0,...]的kronecker产品，C[1
浏览 4提问于2022-09-10得票数 2
回答已采纳
1回答
下面有下面的代码，它使用的是一个简单的for循环。我只是想知道是否有办法实现vmap？这是原始代码：
import numpy as np
import jax.numpy as jnp
import jax.scipy.signal as jscp
from scipy import signal
import jax
data = np.random.rand(192,334)
a = [1,-1.086740193996892,0.649914553946275,-0.124948974636730]
b = [0.054778173164082,0.164334519492245
浏览 0提问于2020-11-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我有两个矩阵A和B，那么用什么最快的方法来计算diag(A%*%B)，即A的第1行和B的ith列的内积，以及其他项的内积与无关。
补充：A和B分别有较大的行号和列号。
浏览 1提问于2017-03-03得票数 8
回答已采纳
1回答
我正在使用Montecarlo方法来计算这些衍生产品的泛型看涨期权。我对这个组合导数感兴趣(关于S和Sigma)。通过算法的区分，我得到了一个错误，可以在页面的末尾看到。什么是可能的解决办法？为了解释有关代码的一些内容，我将在下面的代码中附加用于计算"X“的公式：
from jax import jit, grad, vmap
import jax.numpy as jnp
from jax import random
Underlying_asset = jnp.linspace(1.1,1.4,100)
volatilities = jnp.linspace(0.5,0.
浏览 0提问于2021-08-24得票数 1
回答已采纳
2回答
假设我有一个矩阵。假设我有一个下三角矩阵的列表。如何计算矩阵中元素的数量？
例如,
Matrix <- c(0, 4, 3, 1, 2,
0, 0, 3, 2, 1,
0, 0, 0, 2, 1,
0, 0, 0, 0, 1,
0, 0, 0, 0, 0)
Matrix <- matrix(Matrix, 5, 5)
> Matrix
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 0 0 0 0 0
[2,] 4
浏览 0提问于2018-05-16得票数 4
回答已采纳
我正在阅读一套很好的JAX笔记本，其中包含关于的练习。
我感兴趣的任务是通过多个vmap函数应用程序复制以下函数：
data = random.normal(key, shape=(11, 31, 7))
def ex2_numpy_equivalent(data):
result = []
for d in data:
cp = jnp.cumprod(d, axis=-1)
s = jnp.sum(cp, axis=1)
result.append(s)
return jnp.stack(result)
Eric提
浏览 5提问于2022-10-09得票数 1
回答已采纳
1回答
转换后JAX返回类型
、、、
为什么jax.grad的返回类型与下面场景中的其他jax转换不同？
考虑由JAX转换的函数，它使用自定义容器作为参数。
import jax
import jax.numpy as jnp
from collections import namedtuple
# Define NTContainer using namedtuple factory
NTContainer = namedtuple(
'NTContainer',['name','flag','array']
)
# Instantiate contai
浏览 5提问于2022-04-30得票数 1
回答已采纳
我试图得到输出w.r.t的二阶导数，这是用亚麻建立的神经网络的输入。该网络的结构如下：
import numpy as np
import jax
import jax.numpy as jnp
import flax.linen as nn
import optax
from flax import optim
class MLP(nn.Module):
features: Sequence[int]
@nn.compact
def __call__(self, x):
for feat in self.features[:-1]:
x = nn.tanh
浏览 16提问于2022-06-02得票数 2
2回答
让成本函数有如下定义
假设函数定义为
我想出的多元线性回归方法是
theta = theta - alpha * 1/m * ([theta', -1]*[X';y']*X)';
h_theta = 1/(2*m)* (X*theta - y)'*(X*theta-y);
(倍频程表示法，'表示矩阵转置，[A, n]表示在矩阵A中增加一个新列，标量值为n，[A; B]表示将矩阵B按行顺序添加到矩阵B中)
这是正确的工作，我能判断出多远(情节看上去不错)，但我有强烈的感觉，这是不必要的复杂。
如何使用尽可能少的矩阵操作(当然，不
浏览 2提问于2013-05-06得票数 1
回答已采纳
1回答
亲爱的jax专家，我需要你们的帮助。
以下是一个有效的示例(我遵循建议简化了我的代码，尽管我既不是jax专家，也不是Python专家，无法猜测vmap中涉及的机制的核心是什么)
def jax_kernel(rng_key, logpdf, position, log_prob):
key, subkey = jax.random.split(rng_key)
move_proposals = jax.random.normal(key, shape=position.shape)* 0.1
proposal = position + move_proposals
浏览 1提问于2021-07-14得票数 3
2回答
我有一个名为A的cell(1, n)单元格数组，每个单元格条目都包含一个mxn矩阵。因此，实际上，我的单元格数组包含大小为mxn的n矩阵。
然后我有了另一个名为B的单元数组，其中存储了n pxm矩阵。
我需要做的是将两者相乘，例如：A[1] * B[1]，A[2] * B[2]，...，A[n] * B[n]。然后，我需要将结果存储为它们自己的单个矩阵，并对它们求和。
矩阵对于乘法是保角的，但是因为单元阵列B比单元阵列A包含的行数少，所以当我使用cellfun(@times A, B, 'UniformOutput', true)时，我得到了一个unequal matrices
浏览 0提问于2012-12-01得票数 6
回答已采纳
下面是一个简单的JAX代码，展示了Metropolis算法在求解3个参数的贝叶斯回归pb中的作用。即使在CPU上运行wo JIT编译也是可以的。现在我想知道为什么当关于JIT的2行被分解时，CPU (Jit或非JIT)和在CPU或K80/Nvidia GPU上运行的比较的时间并没有真正的不同？
我可能以错误/低效的方式编码了吗？
import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit, vmap
from jax import jacfwd, jacrev, hessian
from jax.ops import index,
浏览 2提问于2021-09-22得票数 1
我有类似如下的代码：
struct Record{
std::string key;
// ...
};
void push_record(Record &out, std::map<std::string, int> &vmap){
const auto &it = vmap.find(out.key);
long pos;
if (it != vmap.end()){
pos = it->second;
}else{
pos = calculate_pos(o
浏览 0提问于2016-06-27得票数 0
我在Jax上测试基本模型时遇到了一些问题。例如，我试图从Jax手动实现value_and_grad()函数，以解决二进制分类问题。下面是我的模型初始化器：
class MLP(nn.Module):
num_neurons_per_layer: Sequence[int]
@nn.compact
def __call__(self, x):
activation = x
for i, num_neurons in enumerate(self.num_neurons_per_layer):
activation
浏览 5提问于2022-02-04得票数 1
回答已采纳
3回答
在.net 4.0中并行sumUp所有矩阵元素的最快最有效的方法是什么？
在内部循环中使用Parallel.For end使锁(ObjectLock){结果+=矩阵，j}比顺序方法慢2倍。
谢谢你的提示，再见
浏览 0提问于2010-12-14得票数 1
1回答
我想提取叠加矩阵的指数。
假设我们有一个维数(3，2，4)的数组a，这意味着我们有三个维数数组(2,4)和一个索引列表(3，2)。
def get_cols(x,idx):
x = x[:,idx]
return x
idx = jnp.array([[0,1],[2,3],[1,2]])
a = jnp.array([[[1,2,3,4],
[3,2,2,4]],
[[100,20,3,50],
[5,5,2,4]],
浏览 9提问于2022-05-23得票数 1
回答已采纳
1回答
不使用循环的求和矩阵
、、、、
我有一个项目，其中许多矩阵将需要相加在一起。目前，这是通过每次迭代的while循环来完成的。有没有一种更快的求和矩阵的方法，可能是内置在编程中？
根据我到目前为止的研究，所有通过VBA完成的矩阵求和都是通过循环进行的，我相信这不会提高运行速度。
浏览 8提问于2017-07-19得票数 1
回答已采纳
我有代码来计算在强化学习中常用的非策略重要性抽样估计.知道这是什么并不重要，但是对于这样做的人来说，可能会帮助他们更好地理解这个问题。基本上，我有一个一维的自定义Episode类实例数组。Episode有四个属性，所有这些属性都是浮点数数组。我有一个函数，它循环所有的插曲，对于每一集，它只根据那集中的数组进行计算。计算的结果是一个浮点，然后我将其存储在一个result数组中。不要担心model.get_prob_this_action()做了什么，您可以把它看作是一个黑匣子，它接受两个浮点数作为输入，并返回一个浮点数。在使用JAX进行优化之前，此函数的代码如下：
def IS_estimate
浏览 2提问于2022-10-01得票数 0
回答已采纳
我有25000x10个矩阵，我想得到一个长度为5000的向量，它的条目是两个矩阵中相应行的向量乘积。即第一个条目应该是row1 of matrix1 * row1 of matrix2转置，依此类推。
我可以用一个for循环来实现：
result = zeros(5000)
for i = 1:5000
result(i) = matrix1(i,:)*matrix2(i,:)'
end
但是有没有办法做到这一点，矢量化或使用bsxfun？
谢谢!
浏览 2提问于2017-05-25得票数 0
1回答
假设我有一个函数，它返回一个输入和。
@jit
def some_func(a,r1,r2):
return a + r1 + r2
现在我想循环r1和r2的不同值，保存结果并将其添加到计数器中。这就是我的意思：
a = 0
r1 = jnp.arange(0,3)
r2 = jnp.arange(0,3)
s = 0
for i in range(len(r1)):
for j in range(len(r2)):
s+= some_func(a, r1[i], r2[j])
print(s)
DeviceArray(18, dtype=
浏览 38提问于2022-04-14得票数 2
1回答
我有一个矩阵distance = [d11,d12,d13,d14;d15;...;dn1,dn2,dn3,dn4,dn5];和一个向量index(n,1)。索引的值介于1和5之间。
如果一个向量R(1,5)，我想根据索引得到距离的和。
举个例子：
distance = [1,2,4,1,2 ; 4,5,6,1,6 ; 7,8,9,5,8] and index = [1;1;3]
所以，我想要R(1) = 1+4 = 5, R(2) = 0, R(3) = 9, and R(4) = R(5) = 0
条件是不使用带有if条件的1:5以上的循环，以便在有数十亿个点的情况下最小化执行时间。
也
浏览 11提问于2017-03-15得票数 1
回答已采纳
2回答
我想得到矩阵xi中自向量xi的点积，它是矩阵x中的第一行向量。
这是我的密码
xi = np.diagonal(np.dot(x, x.T))
有没有更好的方法来做到这一点？因为有很多不必要的计算
浏览 3提问于2022-01-28得票数 1
回答已采纳
我使用jax ()对一个神经网络进行编码，并模拟我的输入，我想从泊松分布中生成一个样本数组。考虑到jax的限制，我该怎么做呢？
我已经尝试过使用np.random.poisson(mu，N)和scipy.stats.poisson.rvs(mu，size=N)。这两种方法都不起作用，因为它们在jax.numpy和jax.scipy.stats中不受支持。因此，基本上，我需要一个替代的解决方案，要么使用jax支持的另一个包，要么通过硬编码泊松函数。
from jax import jit, vmap
import jax.numpy as np
import numpy as onp
from
浏览 1提问于2019-06-26得票数 2
1回答
我是一个完全的火车头新手，但基本上我的情况是，我收集天气数据，并将其存储在火炉中，如下所示：
{
"-Kw2H2dbJKZbbg-6LA6b": {
"date": "10/9/2017",
"data": "filler test data",
}
}
然后我会把这个信息显示在我的网站上。我使用Go with firego作为我的后端，我想知道如何查询我的数据库并打印任何单独的字段。例如，我希望显示日期。
"date": "10/9/2017
浏览 2提问于2017-10-09得票数 1
回答已采纳
1回答
假设我有两个矩阵，A和B。
，也就是说，不使用迭代。
到目前为止，我的情况如下：
def mymagn(A, B):
i = 0
j = 0
x = np.shape(A)
y = np.shape(B)
while i < x[1]:
while j < y[1]:
np.sum((A[i][j] - B[i][j]) * (A[i][j] - B[i][j]))
j += 1
i += 1
据我所知，对于两个相似的矩阵，一般情况下的值应该很小，但我没有得到，有
浏览 2提问于2017-10-01得票数 0
回答已采纳
我是图像处理的新手，最近我尝试实现filter2D来减少RGB颜色的噪声图像，效果很好。但我不明白它是如何在图像矩阵中手动工作的。有人能帮我解释一下它是如何手动工作的吗？这是我得到的输入矩阵和输出矩阵。
谢谢你的帮助。:)
浏览 0提问于2018-06-14得票数 1
1回答
这与有关。除了其中一件奇怪的事情外，我设法充分利用了代码。
这是修改过的代码。
import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit, value_and_grad
from jax import vmap, pmap
from jax import random
import jax
from jax import lax
from jax import custom_jvp
def p_tau(z, tau, alpha=1.5):
return jnp.clip((alpha - 1) * z - tau, a_min=0) **
浏览 1提问于2021-01-07得票数 3
回答已采纳
这与this question相关。经过一些工作，我设法把它改成了最后一个错误。代码现在看起来像这样。 import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit, value_and_grad
from jax import vmap, pmap
from jax import random
import jax
from jax import lax
from jax import custom_jvp
def p_tau(z, tau, alpha=1.5):
return jnp.clip((alpha - 1) * z - tau
浏览 65提问于2021-01-12得票数 6
回答已采纳
1回答
我有两个矩阵要和
mat1<-matrix(1:4,2,2)
mat2<-matrix(5:8,2,2)
mat1
[,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 4
mat2
[,1] [,2]
[1,] 5 7
[2,] 6 8
我想要的是这个
mat_sum
[,1] [,2]
[1,] 6 10
[2,] 8 12
我试过了
mat_sum <- sapply(seq_along(mat1), function(i)
mat1[[i]]+mat2[[i]])
但是
浏览 1提问于2016-11-29得票数 1
回答已采纳
因此，我的意思是，您有一个分类特性$X$ (假设您已经将其转换为in )，并表示您希望使用特性$A$将其嵌入到某个维度中，其中$A$是效果性x n_embed。
做这件事的通常方法是什么？使用for循环和vmap正确吗？我不想要像jax.nn这样更有效率的东西
例如，考虑高可用性和低嵌入性。
它和这里的jnp.take实现一样是flax.linen吗？
浏览 16提问于2022-06-30得票数 2
回答已采纳
1回答
使用jax，我尝试计算每个样本的梯度，对它们进行处理，然后将它们转换为标准形式，以计算正常参数更新。我的工作代码看起来像这样
differentiate_per_sample = jit(vmap(grad(loss), in_axes=(None, 0, 0)))
gradients = differentiate_per_sample(params, x, y)
# some code
gradients_summed_over_samples = []
for layer in gradients:
(dw, db) = layer
(dw,
浏览 20提问于2020-05-14得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
