jax.ensure_compile_time_eval#

jax.ensure_compile_time_eval()[source]#

上下文管理器,用于确保在跟踪/编译时(或错误)进行求值。

一些 JAX API,如 jax.jit()jax.lax.scan() 涉及 staging,即延迟数值表达式(如 jax.numpy 函数应用)的求值,以便在评估相应的 Python 表达式时,不是急切地执行这些计算,而是单独执行它们的计算,例如在优化的编译之后。但是,这种延迟可能是不 желательным。例如,可能需要数值来评估 Python 控制流,因此它们的评估不能延迟。又例如,为了性能原因,确保编译时求值(或“常量折叠”)可能是有益的。

此上下文管理器确保急切地评估 JAX 计算。如果无法进行急切评估,则会引发 ConcretizationTypeError

这是一个人为设计的示例

import jax
import jax.numpy as jnp

@jax.jit
def f(x):
  with jax.ensure_compile_time_eval():
    y = jnp.sin(3.0)
    z = jnp.sin(y)
    z_positive = z > 0
  if z_positive:  # z_positive is usable in Python control flow
    return jnp.sin(x)
  else:
    return jnp.cos(x)

这是一个来自 jax-ml/jax#3974 的真实世界示例

import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import random

@jax.jit
def jax_fn(x):
  with jax.ensure_compile_time_eval():
    y = random.randint(random.key(0), (1000,1000), 0, 100)
  y2 = y @ y
  x2 = jnp.sum(y2) * x
  return x2

通常可以通过简单地将常量表达式“提升”到相应的 staging API 之外来获得类似的行为

y = random.randint(random.key(0), (1000,1000), 0, 100)

@jax.jit
def jax_fn(x):
  y2 = y @ y
  x2 = jnp.sum(y2)*x
  return x2

但在某些情况下,使用此上下文管理器可能更方便。