文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

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。...总结概要 本文介绍了华为推出的深度学习框架MindSpore中最新支持的vmap功能函数，可以用于向量化的计算，本质上的主要作用是替代并加速python中的for循环的操作。...vmap在python中更多的是与即时编译功能jit一同使用，能够起到简化编程的同时对性能进行极大程度的优化，尤其是python中的for循环的优化。

83920

java中如何将嵌套循环性能提高500倍

java中如何将嵌套循环性能提高500倍 转载请注明出处https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/15975882.html 前面 似乎上一次更新在遥远的九月份，按照既定的时间线应该要补...首先,我面对的问题是：两拨数据都从db抽取到应用(主要是mysql的AP能力太感人了)，在应用里面做嵌套循环处理的时候发现十分的缓慢，看到cnblogs的网友有做优化，遂就顺带就学了一手，似乎是好了许多...6x左右的优化，赞 试想一下，如果我们做一个功能，调用一次，用户需要等待10s,这样合适嘛️，再试试看～ 第二波优化::来自博客网友的助攻->内大外小 这里主要方式是将大list放到内层，小list循环放到外层...听网友说，他们还有其他方案，再试试看～ 第三波优化:for循环参数提出循环内+循环参数常量化final 代码示例： @Test public void test03(){...,java提供的循环方式多种，病急的时候我们会乱投医，尤为盲目的时候。。。

89310
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    『JAX中文文档』JAX快速入门

    目前，主要有三个： jit()，以加快您的代码 grad()，用于求梯度（derivatives） vmap()，用于自动矢量化或批处理。 让我们一一介绍。...()用于反向模式矢量雅各比积和jax.jvp()正向模式雅可比矢量积。...(jacrev(fun))) 自动向量化 vmap() JAX在其API中还有另一种转换，您可能会发现它有用：vmap()向量化映射。...它具有沿数组轴映射函数的熟悉语义（ familiar semantics），但不是将循环保留在外部，而是将循环推入函数的原始操作中以提高性能。...我们将使用一个简单的示例，并使用将矩阵向量乘积提升为矩阵矩阵乘积vmap()。尽管在这种特定情况下很容易手动完成此操作，但是相同的技术可以应用于更复杂的功能。

    2.6K11

    JAX快速上手：从NumPy到GPU加速的Python高性能计算库入门教程

    这个案例实现了应用于10,000 x 10,000数组的SELU（Scaled Exponential Linear Unit）函数。...output_jax_vmap.block_until_ready() end_jax_vmap = timer() print(f"JAX (vmap, 无JIT)执行时间: {end_jax_vmap...--- vmap性能基准测试 (矩阵: 10000x10000, 批次大小: 128) --- 可用JAX设备: [CudaDevice(id=0)] NumPy (Python循环)执行时间...4、图像卷积处理实现 最后一个案例以图像处理中的高斯模糊为例，展示了JAX在实际应用场景中的性能表现。卷积是图像处理的基础操作，广泛应用于模糊、锐化和边缘检测等任务。...JAX的显著性能提升和内置自动微分功能使其成为计算科学研究人员和工程师的重要工具，特别适用于存在性能瓶颈或需要梯度计算的NumPy应用场景。

    17810

    JAX 中文文档（二）

    对嵌套列表、元组和字典进行微分 由于 JAX 的 PyTree 抽象（详见处理 pytrees），关于标准 Python 容器的微分工作都能正常进行，因此你可以随意使用元组、列表和字典（及任意嵌套结构）...JAX 的 debug.print 用于高级别 TL;DR 这是一个经验法则： 对于使用 jax.jit()、jax.vmap() 和其他动态数组值的跟踪，使用 jax.debug.print()。...，或其他嵌套结构 — 在 JAX 中称为 pytrees。...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。...out_specs参数标识了如何将块重新组装在一起。 注意： 如果需要，jax.experimental.shard_map.shard_map()代码可以在jax.jit()内部工作。

    71010

    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上的Numpy JAX官方文档是这样解释的：“JAX是CPU、GPU和TPU上的NumPy，具有出色的自动差异化功能，可用于高性能机器学习研究。”...就像文档上说的那样，最简单的JAX是加速器支持的numpy，它具有一些便利的功能，用于常见的机器学习操作。...JAX支持求解高阶导数，grad函数可以任意嵌套使用 默认情况下，grad为您提供了反向模式梯度，这是计算梯度的最常见模式，它依赖于缓存激活来使反向传递高效。...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。...如果您深入研究并开始将JAX用于自己的项目，你可能会对JAX在表面上做得如此之少而感到沮丧。需要手工编写训练循环，管理参数需要自定义代码。

    1.7K10

    JAX-LOB：使用GPU加速限价订单簿仿真

    对于许多应用，需要处理多个簿，无论是用于ABMs的校准还是RL代理的训练。我们展示了第一个GPU加速的LOB模拟器，名为JAX-LOB，旨在并行处理数千个簿，并显著减少每条消息的处理时间。...JAX的设计使其能够实现即时（JIT）编译，从而在GPU上执行。JAX的特性使其非常适合用于大规模的机器学习任务，而且它的加速特性使得它非常适合用于处理LOB模拟器这样的任务。...JAX-LOB模拟器 将深度强化学习应用于交易执行和其他高频任务的一些关键挑战是金融数据的信号噪声比低、可能出现的对于特定训练日的过度拟合，及真实模拟市场冲击。...弥补前两个问题的一种简单方法是增加可用于训练的状态-动作转换数量。为了加速使用高频数据生成LOB，我们使用JAX。...使用vmap加速处理订单信息 "vmap" 是指 JAX 库中的一个操作符，用于实现向量化的映射（vectorized map）。

    57510

    原创 | 谷歌JAX 助力科学计算

    它具有出色的自动微分（differentiation）功能，是可用于高性能机器学习研究的python库。...JAX 通过 vmap 转换实现自动向量化，简化了这种形式的编程。...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。它经常用于模拟材料。...而JAX的出现为这一问题的解决带来了可能。 JAX-REAXFF： 1）流程 图3  Jax-ReaxFF流程 图3是Jax-ReaxFF的任务流概述，可以将其大致分为两个阶段：聚类和主优化循环。...而主优化循环中能量最小化的过程是寻找能量最低最稳定几何构型的过程。它的具体做法是利用JAX求体系势能对原子坐标的梯度，进行优化。

    1.5K11

    Jax:有望取代Tensorflow，谷歌出品的又一超高性能机器学习框架

    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。...(fn)) 除了grad、jacfwd和jacrev之外，JAX还提供了一些实用程序，用于计算函数的线性逼近、定义自定义梯度操作，以及作为其自动微分支持的一部分。...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...batch_hidden_layer = vmap(hidden_layer, in_axes=(0,)) JAX用于SPMD paralellism的实用程序，遵循非常类似的API。

    1.9K30

    前端如何开始深度学习，那不妨试试JAX

    1.1、快速发展的JAX JAX是一个用于高性能数值计算的Python库，专门为深度学习领域的高性能计算而设计。...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。...JIT编译：XLA (Accelerated Linear Algebra, 加速线性代数) 被用于 JIT 即时编译，在 GPU 和云 TPU 加速器上执行 JAX 程序。...() JAX在其API中还有另一种转换，那就是vmap()向量化映射。...它具有沿数组轴映射函数的熟悉语义，但不是将循环保留在外部，而是将循环推入函数的原始操作中以提高性能。当与组合时jit()，它的速度可以与手动添加批处理尺寸一样快。

    2.1K21

    PyTorch 1.11发布，弥补JAX短板，支持Python 3.10

    网友也不禁感叹：终于可以安装 functorch，一套受 JAX 启发的 ops！vjp、 jvp、 vmap... 终于可用了！！！...推出 TorchData  TorchData Beta 版：这是一个通用模块化数据加载原型库，用于轻松构建灵活且高性能的数据 pipeline。...DataPipe 接受 Python 数据结构上一些访问函数：__iter__用于 IterDataPipe，__getitem__用于 MapDataPipe，它们会返回一个新的访问函数。...该库旨在提供可组合的 vmap（向量化）和 autodiff 转换，可与 PyTorch 模块和 PyTorch autograd 一起使用，并具有良好的渴望模式（eager-mode）性能。...可组合的函数转换可以帮助解决当前在 PyTorch 中难以实现的许多用例： 计算每样本梯度（per-sample-gradients）（或者其他每样本量） 单机运行模型集合 在 MAML 内循环中高效地批处理任务

    1.1K20

    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...DataPipe 接受 Python 的一些访问函数，例如 __iter__ 和 __getitem__，前者用于 IterDataPipe，后者用于 MapDataPipe，它们会返回一个新的访问函数...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。...(vjp_fn)(unit_vectors) 可以看到 functorch 方式用 vmap 替代了 for 循环，而 vmap 是经过优化的并行计算，因而可以极大地提高运行速度，同时 functorch...没有使用 autograd.grad 而是使用了 vjp，这是因为 vmap 不能直接用于 autograd.grad。

    68510

    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

    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强大的vmap函数来立即创建环境的矢量化版本。...通过向量化整个强化学习训练循环以及之前提到JAX中的vmap，可以很容易地并行训练多个智能体。...rng = jax.random.PRNGKey(42)rngs = jax.random.split(rng, 256)train_vjit = jax.jit(jax.vmap(make_train...除此之外，还可以同时训练成千上万的独立智能体，在作者提供的代码中，还展示了如何使用进行快速超参数搜索，也可以将其用于进化元学习！...比如说，通过元学习获得Cartpole-v1上 PPO智能体的价值损失函数；在外部循环中，采样这个神经网络的参数(元参数) ，在内部循环中，从头开始训练强化学习智能体，并使用这些元参数对值损失函数进行训练

    57220

    PyTorch 1.11发布，弥补JAX短板，支持Python 3.10

    网友也不禁感叹：终于可以安装 functorch，一套受 JAX 启发的 ops！vjp、 jvp、 vmap... 终于可用了！！！...DataPipe 接受 Python 数据结构上一些访问函数：__iter__用于 IterDataPipe，__getitem__用于 MapDataPipe，它们会返回一个新的访问函数。...受到 Google JAX 的极大启发，functorch 是一个向 PyTorch 添加可组合函数转换的库。...该库旨在提供可组合的 vmap（向量化）和 autodiff 转换，可与 PyTorch 模块和 PyTorch autograd 一起使用，并具有良好的渴望模式（eager-mode）性能。...可组合的函数转换可以帮助解决当前在 PyTorch 中难以实现的许多用例： 计算每样本梯度（per-sample-gradients）（或者其他每样本量） 单机运行模型集合 在 MAML 内循环中高效地批处理任务

    78860

    DeepMind发布强化学习库 RLax

    深度强化学习实验室报道 来源：Github/DeepMind 作者：DeepRL || RLax及背景 强化学习主要用于研究学习系统（智能体）的问题，该学习系统必须学习与环境进行交互的信息。...RLax（发音为“ relax”）是建立在JAX之上的库，它公开了用于实施强化学习智能体的有用构建块。...然后可以使用JAX的jax.jit函数为不同的硬件（例如CPU，GPU，TPU）及时编译所有RLax代码。...JAX构造vmap可用于将这些相同的功能应用于批处理（例如，支持重放和并行数据生成）。 许多功能在连续的时间步中考虑策略，行动，奖励，价值，以便计算其输出。...当使用jax.jit编译为XLA以及使用jax.vmap执行批处理操作时，所有测试还应验证rlax函数的输出。

    91610

    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...程序与 NumPy 运算执行自动微分，支持循环、分支、递归、闭包函数求导，也可以求三阶导数；依赖于 XLA，JAX 可以在 GPU 和 TPU 上编译和运行 NumPy 程序；通过 grad，可以支持自动模式反向传播和正向传播...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？..., 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..., 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81], dtype=int32)vmap(f)(jnp.arange(10))#DeviceArray([ 0, 1, 4, 9, 16

    2.8K20

    分子动力学模拟之基于自动微分的LINCS约束

    初始化坐标参数 为了实现LINCS这一算法，我们先初始化一组随机的坐标用于测试，比如我们测试一个10原子的体系： # constrain.py import numpy as np import matplotlib.pyplot...# constrain.py import numpy as np from jax import numpy as jnp from jax import grad, jit, vmap import...= jit(vmap(B_grad,(None,0,None))) B_value = B_vmap(new_crd, bonds, crd)[0] # LINCS ccrd = new_crd.copy...而另外一点是向量化的操作，在Numba和Jax中分别支持了CPU上和GPU上的向量化操作，我们只需要写一条计算的方法，就可以把这个计算公式扩展到对更高维的数据进行处理，在Jax中这一功能接口为vmap。...注意事项五 在jax中的一些函数返回的结果是一个tuple的形式，这是使用vmap和jit技术经常会遇到的情况，虽然并不是很难处理，只需要在得到的结果上取一个0的index即可，但是在实际计算的过程中还是需要注意

    80520
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券