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使用vmap时，Jax中不支持不可哈希的静态参数

。vmap是Jax库中的一个函数，用于自动向量化（vectorize）函数，以便在并行计算中提高性能。它可以将一个函数应用于一组输入，并返回一组输出。

在Jax中，vmap函数要求函数的输入参数是可哈希的（hashable），这意味着参数必须是不可变的，并且可以用作字典的键。不可哈希的参数包括列表、集合和字典等可变对象。

如果要在vmap中使用不可哈希的静态参数，可以考虑将其转换为可哈希的形式。例如，可以使用元组代替列表，或者使用frozendict代替字典。这样可以确保参数满足vmap的要求，并且可以顺利进行向量化计算。

然而，需要注意的是，Jax中的vmap函数本身并不支持动态控制流（dynamic control flow），因此在使用vmap时，静态参数应该是固定的，不能根据输入数据的不同而变化。如果需要在vmap中使用动态控制流，可以考虑使用其他技术，如jit（即时编译）或pmap（并行映射）。

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相关搜索:Python中列表太大时的不可哈希列表验证失败时，使用URL中的哈希重定向回当我只有Context作为参数时，使用静态方法从类中获取Snackbar。使用自定义字段时，Payu中哈希参数计算错误，导致交易失败构造函数参数列表中静态数据成员的使用无效Powershell:在使用Get-Help时引用静态参数错误的动态参数。如何抑制错误？在尝试使用aiohttp查找url中的值时，如何修复'TypeError：'URL‘类型的参数不可迭代’当null作为参数传递时，是否是使用不可为空参数的默认值的方法？在Typescript (编译时)中是否可以使用不可变的命名参数(带有默认值)？Md5在javascript中拖放时始终使用相同的哈希值使用意图查看图库中的图像时不支持图像在查询中传递参数和使用通配符时，索引处不支持格式字符‘’(0x27)使用瓶子访问项目时，出现绑定参数错误0-可能不支持的类型在引用该类中的静态字段时，是否应该使用类名？在VS Code中使用Jupyter扩展时，快速信息和参数信息在intellisense中不可用使用Typescript在react中的组件中传递参数时出错使用symfony/messenger时，切换symfony/mailer中的sendmail参数使用参数交换Tableau中的字段时无法更改格式使用URL中的参数进行路由时的Reactjs问题在使用不可变变量时，关闭MapStruct中的“生成器”
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原创 | 谷歌JAX 助力科学计算

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。

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JAX 中文文档（二）

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。

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    JAX-LOB：使用GPU加速限价订单簿仿真

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    JAX: 快如 PyTorch，简单如 NumPy - 深度学习与数据科学

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    JAX 中文文档（十五）

    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。

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    TensorFlow被废了，谷歌家的新王储JAX到底是啥？

    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。

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    JAX 中文文档（五）

    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。

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    一睹为快！PyTorch1.11 亮点一览

    ，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。

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    MindSpore尝鲜之Vmap功能

    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。

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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

    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。

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

    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。

    2.1K20

    前端如何开始深度学习，那不妨试试JAX

    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。

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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

    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。

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    JAX 中文文档（十七）

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