当前位置：首页 > news >正文

Jax(Random、Numpy)常用函数

news 文章来源：https://blog.csdn.net/lin1094201572/article/details/142694357 2025/5/14 20:12:38

Jax

vmap

Array

reshape

Random

PRNGKey

uniform

normal

split

choice

Numpy

expand_dims

linspace

jax.numpy.linalg[pkg]

dot

matmul

arange

interp

tile

reshape

Jax

jit

jax.jit(fun, in_shardings=UnspecifiedValue, out_shardings=UnspecifiedValue, static_argnums=None, static_argnames=None, donate_argnums=None, donate_argnames=None, keep_unused=False, device=None, backend=None, inline=False, abstracted_axes=None)[source]

注：jax.jit 是 JAX 中的一个装饰器，用于将 Python 函数编译为高效的机器代码，以提高运行速度。JIT（Just-In-Time）编译可以加速函数的执行，尤其是在循环或需要多次调用。

>>>jax.jit(lambda x,y : x + y)
<PjitFunction of <function <lambda> at 0x7ea7b402f130>>
>>>jax.jit(lambda x,y : x + y)(1,2) #process jitfunc -> lambda fun
Array(3, dtype=int32, weak_type=True)
>>>@jax.jitdef fun(x,y):return x + y
>>>fun
<PjitFunction of <function fun at 0x7ea7b402f5b0>>
>>>fun(1,2)
Array(3, dtype=int32, weak_type=True)

vmap

jax.vmap(fun, in_axes=0, out_axes=0, axis_name=None, axis_size=None, spmd_axis_name=None)[source]

注：对函数进行向量化处理，通常用于批量处理数据，而不需要显式地编写循环，函数映射调用,区别于pmap，vmap单个设备(CPU或GPU)上处理批量数据,pmap在多个设备（GPU或TPU)上并行处理数据（分布式）

>>>f_xy = lambda x,y : x + y
>>>x = jax.numpy.array([[1, 2], [3, 4]])  # shape (2, 2)
>>>y = jax.numpy.array([[5, 6], [7, 8]])  # shape (2, 2)# in this x and y array， axis 0 is row , axis 1 is col, ref shape index
# in x and y, axis -1 is shape[-1] , axis -2 is shape[-2]>>>jax.vmap(f_xy,in_axes=(0,0))(x,y)      # default out_axes = 0，row ouput
# x row + y row , need x row dim equal y row dim
Array([[ 6,  8],[10, 12]], dtype=int32)
>>>jax.vmap(f_xy,in_axes=(0,0),out_axes=1)(x,y) #show output by col
Array([[ 6,  8],[10, 12]], dtype=int32)
>>>jax.vmap(f_xy,in_axes=(0,1))(x,y) 
# x row + y col , need x row's dim equal y col's dim
Array([[ 6,  9],[ 9, 12]], dtype=int32)
>>>jax.vmap(f_xy,in_axes=(0,1),out_axes=1)(x,y) #show output by col 
Array([[ 6,  9],[ 9, 12]], dtype=int32)
>>>jax.vmap(f_xy,in_axes=(None,0))(x,y) #no vector x by row or col, x is block
# x block + y row vector, x shape (2,2) , y shape(2,2), need x row equal y row
# return shape(y_dim_2,x_dim_1,x_dim2)
Array([[[ 6,  8],[ 8, 10]],[[ 8, 10],[10, 12]]], dtype=int32)

ref:Learning about JAX :axes in vmap()

Array

reshape

abstract Array.reshape(*args, order='C')[source]

注：Array对象的实例方法，引用jax.numpy.reshape函数

Random

PRNGKey

jax.random.PRNGKey(seed, *, impl=None)[source]#

注：创建一个 PRNG key，作为生成随机数的种子Seed

eg:

>>>jax.random.PRNGKey(0)
Array([0, 0], dtype=uint32)

uniform

jax.random.uniform(key, shape=(), dtype=<class 'float'>, minval=0.0, maxval=1.0)[source]

注：在给定的形状（shape）和数据类型（dtype）下，从 [minval, maxval) 区间内采样均匀分布的随机值

>>>k = jax.random.PRNGKey(0)
>>>jax.random.uniform(k,shape=(1,))
Array([0.41845703], dtype=float32)

normal

normal(key, shape=(), dtype=<class 'float'>)[source]

注：在给定的形状shape和浮点数据类型dtype下，采样标准正态分布的随机值

>>>k = jax.random.PRNGKey(0)
>>>jax.random.normal(k,shape=(1,))
Array([-0.20584226], dtype=float32)

split

jax.random.split(key, num=2)[source]

注：用于生成伪随机数生成器（PRNG）状态的函数。它允许你从一个现有的 PRNG 状态中生成多个新的状态，从而实现随机数的可重复性和并行性。

>>>k = jax.random.PRNGKey(1)
>>>k1,k2 = jax.random.split(k)
>>>k1
Array([2441914641, 1384938218], dtype=uint32)
>>>k2
Array([3819641963, 2025898573], dtype=uint32)

choice

jax.random.choice(key, a, shape=(), replace=True, p=None, axis=0)[source]

注：从给定数组a中按shape生成随机样本，区别于numpy.random.choice函数。default choice one elem。

>>>k = jax.random.PRNGKey(0)
>>>a = jax.numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
>>>jax.random.choice(k,a,(10,)) # random no seq
Array([9, 6, 8, 7, 8, 4, 1, 2, 3, 3], dtype=int32)
>>>jax.random.choice(k,a,(2,5))
Array([[9, 6, 8, 7, 8],[4, 1, 2, 3, 3]], dtype=int32)

Numpy

expand_dims

expand_dims(a, axis)[source]

注：为数组a的维度axis增加1维度

>>>arr = jax.numpy.array([1,2,3])
>>>arr.shape
(3,)
>>>jax.numpy.expand_dims(arr,axis=0)
Array([[1, 2, 3]], dtype=int32)
>>>jax.numpy.expand_dims(arr,axis=0).shape
(1, 3)
>>>jax.numpy.expand_dims(arr,axis=1)
Array([[1],[2],[3]], dtype=int32)
>>>jax.numpy.expand_dims(arr,axis=1).shape
(3, 1)

linspace

linspace(start: ArrayLike, stop: ArrayLike, num: int = 50, endpoint: bool = True, retstep: Literal[False] = False, dtype: DTypeLike | None = None, axis: int = 0, *, device: xc.Device | Sharding | None = None) → Array[source]

注：在给定区间[start,stop]内返回均匀间隔的数字

>>>jax.numpy.linspace(0,1,5)
Array([0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ], dtype=float32)

`jax.numpy.linalg[pkg]`

jax.numpy.linalg 是 JAX 库中用于线性代数操作的模块，对应numpy.linalg库实现

jax.numpy.linalg.cholesky(a, *, upper=False)[source]

注：计算一个正定矩阵A的 Cholesky 分解，得到满足A=L@L.T等式的下三角或上三角矩阵L，@为Python1.5定义的矩阵乘运算（jax.numpy.matmul），L.T为L转置矩阵 $L^{T}$

>>> d = jax.numpy.array([[2. , 1.],[1. , 2.]])
>>>jax.numpy.linalg.cholesky(d)
Array([[1.4142135 , 0.        ],[0.70710677, 1.2247449 ]], dtype=float32)>>>L = jax.numpy.linalg.cholesky(d)
>>>L@L.T
Array([[1.9999999 , 0.99999994],[0.99999994, 2.        ]], dtype=float32)

dot

dot(a, b, *, precision=None, preferred_element_type=None)[source]

注：用于计算两个数组的点积（dot product），对于一维数组，它计算的是向量的内积；对于二维数组（矩阵），它计算的是矩阵乘积；对于更高维度的数组，它执行的是逐元素的点积，并在最后一个轴上进行求和

对于一维数组（向量）：numpy.dot(a, b) 计算的是向量 a 和 b 的点积，结果是一个标量。
对于二维数组（矩阵）：numpy.dot(A, B) 计算的是矩阵 A 和 B 的乘积，其中 A 的列数必须与 B 的行数相等。结果是一个新的矩阵。
对于更高维度的数组：numpy.dot() 可以进行更复杂的广播和求和运算，但通常用于计算张量积（tensor product）的某个维度上的和。

>>>jax.numpy.dot(jax.numpy.array([1,2,3]),2)
Array([2, 4, 6], dtype=int32)
>>>jax.numpy.dot(jax.numpy.array([1,2,3]),jax.numpy.array([1,2,3]))
Array(14, dtype=int32)
>>>jax.numpy.dot(jax.numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]),jax.numpy.array([1,2,3]))
Array([14, 32], dtype=int32)
>>>jax.numpy.dot(jax.numpy.array([[1,2],[4,5]]),jax.numpy.array([[1,2],[4,5]]))
Array([[ 9, 12],[24, 33]], dtype=int32)
>>>a = jax.numpy.zeros((1,3,2))
>>>b = jax.numpy.zeros((1,2,4))
>>>jax.numpy.dot(a,b).shape
(1, 3, 1, 4) #matmul ret (1,3,4)

matmul

matmul(a, b, *, precision=None, preferred_element_type=None)[source]#

注：于执行矩阵乘法，也称为 @ 运算符（在 Python 3.5+ 中引入），对于一维数组（向量），它计算的是内积（与 dot 相同）；对于二维数组（矩阵），它计算的是矩阵乘积（与 dot 相同）；对于更高维度的数组，它执行的是逐元素的矩阵乘法，并保留其他轴

对于一维数组（向量）：numpy.matmul(a, b) 通常不被定义为向量之间的运算，除非 a 是一个二维数组（表示多个向量）的单个行或列，并且 b 的形状与之兼容。
对于二维数组（矩阵）：numpy.matmul(A, B) 计算的是矩阵 A 和 B 的乘积，其中 A 的列数必须与 B 的行数相等。这与 numpy.dot() 对于二维数组的行为相同。
对于更高维度的数组：numpy.matmul() 遵循爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）的特定规则，允许在不同维度的数组之间执行矩阵乘法。这包括批处理矩阵乘法，其中每个批次独立地进行乘法运算。

>>>jax.numpy.matmul(jax.numpy.array([1,2,3]),jax.numpy.array([1,2,3]))
Array(14, dtype=int32)
>>>jax.numpy.matmul(jax.numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]),jax.numpy.array([1,2,3]))
Array([14, 32], dtype=int32)
>>>jax.numpy.matmul(jax.numpy.array([[1,2],[4,5]]),jax.numpy.array([[1,2],[4,5]]))
Array([[ 9, 12],[24, 33]], dtype=int32)
>>>a = jax.numpy.zeros((1,3,2))
>>>b = jax.numpy.zeros((1,2,4))
>>>jax.numpy.matmul(a,b).shape
(1, 3, 4) #dot ret (1,3,1,4)

arange

jax.numpy.arange(start, stop=None, step=None, dtype=None, *, device=None)[source]

注：default step 为1，在区间[start，stop)生成步长为1的数组，类似range函数

>>>jax.numpy.arange(0,10,1)
Array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=int32)

interp

interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None)[source]

注：在xp点列表中线性插值x，线性插值满足 $y=y_{i}+\frac{y_{i+1}-y_{i}}{x_{i+1}-x_{i}}(x-x_{i}),x\epsilon [x_{i},x_{i+1})$ ,xi和xi+1表示xp数组相邻两点，插值x位于两点区间之间，xp点对于y值为fp，线性插值为保持符合fp = fun(xp)两点区间斜率的增量

>>>xp = jax.numpy.arange(0,10,1)
>>>fp = jax.numpy.array(range(0,10,1)) * 2
>>>x = jax.numpy.array([1,2,3])
>>>jax.numpy.interp(x,xp,fp)
Array([2., 4., 6.], dtype=float32)

tile

jax.numpy.tile(A, reps)[source]

注：将A数组按reps重复化生成新Array

a = jax.numpy.array([1,2,3])
>>>jax.numpy.tile(a,2)
Array([1, 2, 3, 1, 2, 3], dtype=int32)
>>>jax.numpy.tile(a,(2,))
Array([1, 2, 3, 1, 2, 3], dtype=int32)
>>>jax.numpy.tile(a,(1,1))
Array([[1, 2, 3]], dtype=int32)
>>>jax.numpy.tile(a,(2,1)) # repeat axis 0 (row) by 2, repeat axis 1 (col) by 1
Array([[1, 2, 3],[1, 2, 3]], dtype=int32)

reshape

jax.numpy.reshape(a, shape=None, order='C', *, newshape=Deprecated, copy=None)[source]

注：从定义Array a的shape形状为shape元组()，支持-1，推断dim数值

>>>a = jax.numpy.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
>>>jax.numpy.reshape(a,6) # equal reshape(a,(6,))
Array([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=int32)
>>>jax.numpy.reshape(a,-1) # equal reshape(a,6)  -1 is inferred to be 3
Array([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=int32)
>>>jax.numpy.reshape(a,(-1,2)) # equal reshape(a,(3,2)) , -1 is inferred to be 3
Array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]], dtype=int32)
>>>jax.numpy.reshape(a,(1,-1)) # not (n,) inferred to 2 d
Array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]], dtype=int32)

Jax

jit

vmap

Array

reshape

Random

PRNGKey

uniform

normal

split

choice

Numpy

expand_dims

linspace

jax.numpy.linalg[pkg]

dot

matmul

arange

interp

tile

reshape

相关文章：

`jax.numpy.linalg[pkg]`