jax.grad#

jax.grad(fun, argnums=0, has_aux=False, holomorphic=False, allow_int=False, reduce_axes=())[源]#

创建一个计算 fun 梯度的函数。

参数:

  • fun (可调用对象) – 要进行微分的函数。其在 argnums 指定位置的参数应为数组、标量或标准 Python 容器。在 argnums 指定位置的参数数组必须是**非精确**（即浮点或复数）类型。它应该返回一个标量（包括形状为 () 的数组，但不包括形状为 (1,) 等的数组）。

  • argnums (int | Sequence[int]) – 可选，整数或整数序列。指定相对于哪个（或哪些）位置参数进行微分（默认为 0）。

  • has_aux (bool) – 可选，布尔值。指示 fun 是否返回一个对，其中第一个元素被视为要微分的数学函数的输出，第二个元素是辅助数据。默认为 False。

  • holomorphic (bool) – 可选，布尔值。指示 fun 是否保证是全纯的。如果为 True，输入和输出必须是复数。默认为 False。

  • allow_int (bool) – 可选，布尔值。是否允许对整数值输入进行微分。整数输入的梯度将具有一个平凡的向量空间数据类型（float0）。默认为 False。

  • reduce_axes (序列[AxisName])

返回:

一个与 fun 具有相同参数的函数，用于计算 fun 的梯度。如果 argnums 是一个整数，则梯度与该整数指示的位置参数具有相同的形状和类型。如果 argnums 是一个整数元组，则梯度是一个值元组，其形状和类型与相应的参数相同。如果 has_aux 为 True，则返回一个（梯度，辅助数据）对。

返回类型:

可调用对象

例如

>>> import jax
>>>
>>> grad_tanh = jax.grad(jax.numpy.tanh)
>>> print(grad_tanh(0.2))
0.961043