用于多个输入变量的JAX自定义VJP函数不适用于NumPyro/HMC-NUTS

JAX是一个用于高性能机器学习研究的开源Python库，它提供了自动微分、加速计算和并行化等功能。JAX中的自定义VJP函数用于计算输入变量的梯度，特别适用于多个输入变量的情况。

然而，JAX的自定义VJP函数在NumPyro/HMC-NUTS中并不适用。NumPyro是一个基于JAX的概率编程库，而HMC-NUTS是一种基于哈密顿蒙特卡洛采样的推断算法。由于NumPyro和HMC-NUTS的特殊性质，JAX的自定义VJP函数无法直接应用于它们。

在NumPyro中，可以使用pyro.primitives.custom_vjp函数来定义自定义的VJP函数。这个函数允许用户手动指定正向传播和反向传播的计算方式，以实现对输入变量的梯度计算。

在HMC-NUTS中，梯度计算是通过自动微分实现的，而不是使用JAX的自定义VJP函数。HMC-NUTS使用的是基于哈密顿动力学的采样方法，它需要对目标分布的梯度进行计算。在JAX中，可以使用jax.grad函数来计算目标函数的梯度，然后将其传递给HMC-NUTS算法进行采样。

综上所述，尽管JAX的自定义VJP函数在一般情况下适用于多个输入变量，但在NumPyro和HMC-NUTS中并不适用。在这些情况下，需要使用NumPyro和JAX提供的其他函数和方法来实现梯度计算和采样。