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JAX documentation - Home

入门

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  • 🔪 JAX - 尖锐之处 🔪
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    • 即时编译
    • 自动向量化
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    • 使用 Pytree
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    • JIT 下的控制流和逻辑运算符
    • 追踪
    • 有状态计算

资源、指南和参考

  • 关键概念
  • 资源和进阶指南
    • 分布式数组和自动并行化
    • 显式分片（亦称“类型内分片”）
    • 使用 shard_map 进行手动并行化
    • 设备本地数组布局控制
    • JAX 内存和主机卸载
    • 多控制器 JAX 简介（即多进程/多主机 JAX）
    • 分布式数据加载
    • 同地 Python
    • 训练食谱
    • 自动微分秘籍
    • 自定义导数规则
    • 使用 jax.checkpoint（亦称 jax.remat）控制自动微分的保存值
    • 高级自动微分
    • 错误
    • 调试简介
      • 编译打印和断点
      • checkify 转换
    • 调试运行时值
      • 编译打印和断点
      • checkify 转换
      • JAX 调试标志
      • 使用 set_xla_metadata 附加 XLA 元数据
    • JAX 调试标志
    • 传输守卫
    • Pytrees
    • 持久化编译缓存
    • GPU 性能提示
    • 计算性能分析
    • 设备内存性能分析
    • Ref：用于数据管道和内存控制的可变数组
    • 外部回调
    • 外部函数接口 (FFI)
    • 使用 jax.checkpoint (jax.remat) 进行梯度检查点
    • 提前降低和编译
    • 导出和序列化
      • 导出和序列化分阶段计算
      • 形状多态
      • 与 TensorFlow 的互操作
    • Pallas：一种 JAX 内核语言
      • Pallas 快速入门
      • 软件流水线
      • 网格和 BlockSpecs
      • Pallas TPU
        • 使用 Pallas 编写 TPU 内核
        • TPU 流水线
        • 矩阵乘法
        • 标量预取和块稀疏计算
        • Pallas 在 TPU 上的分布式计算
        • 伪随机数生成
      • Pallas: Mosaic GPU
        • 使用 Pallas 编写 Mosaic GPU 内核
        • Mosaic GPU 流水线
        • 为 Blackwell 编写高性能矩阵乘法内核
        • 集体矩阵乘法
      • Pallas 设计说明
        • Pallas 设计
        • Pallas 异步操作
      • Pallas 变更日志
    • 使用 tensorflow/datasets 数据加载训练简单神经网络
    • 使用 PyTorch 数据加载训练简单神经网络
    • 贝叶斯推理的自动批处理
    • JAX 中的广义卷积
    • XLA 编译器标志
    • JAX 内部：原语
    • JAX 内部：jaxpr 语言
  • 开发者须知
    • 贡献 JAX
    • 从源代码构建
    • 调查回归问题
    • Autodidax：从零开始的 JAX 核心
    • Autodidax2，第一部分：再次从零开始的 JAX
    • JAX 增强提案 (JEPs)
      • 263：JAX PRNG 设计
      • 2026：JAX 可转换函数的自定义 JVP/VJP 规则
      • 4008：自定义 VJP 和 nondiff_argnums 更新
      • 4410：全阶段
      • 9263：类型化密钥和可插拔 RNG
      • 9407：JAX 类型提升语义设计
      • 9419：Jax 和 Jaxlib 版本控制
      • 10657：JAX 中的副作用序列化
      • 11830：jax.remat / jax.checkpoint 新实现
      • 12049：JAX 类型注解路线图
      • 14273：用于简单设备代码的 shard_map (shmap)
      • 15856：jax.extend，一个扩展模块
      • 17111：shard_map（及其他映射）的有效转置
      • 18137：JAX NumPy 和 SciPy 封装器的范围
      • 25516：基于工作量的版本控制
      • 28661：支持 __jax_array__ 协议
    • JAX 内部实现说明
      • 封闭常量的处理
  • 扩展指南
    • 在 JAX 中编写自定义 Jaxpr 解释器
    • jax.extend 模块
      • jax.extend.core 模块
      • jax.extend.linear_util 模块
      • jax.extend.mlir 模块
      • jax.extend.random 模块
    • 基于 JAX 构建
  • 注意事项
    • API 兼容性
    • Python 和 NumPy 版本支持策略
    • 异步调度
    • 并发
    • GPU 内存分配
    • 秩提升警告
    • 类型提升语义
    • 默认数据类型和 X64 标志
  • 公共 API：jax 包
    • jax.numpy 模块
      • jax.numpy.fft.fft
      • jax.numpy.fft.fft2
      • jax.numpy.fft.fftfreq
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      • jax.numpy.fft.fftshift
      • jax.numpy.fft.hfft
      • jax.numpy.fft.ifft
      • jax.numpy.fft.ifft2
      • jax.numpy.fft.ifftn
      • jax.numpy.fft.ifftshift
      • jax.numpy.fft.ihfft
      • jax.numpy.fft.irfft
      • jax.numpy.fft.irfft2
      • jax.numpy.fft.irfftn
      • jax.numpy.fft.rfft
      • jax.numpy.fft.rfft2
      • jax.numpy.fft.rfftfreq
      • jax.numpy.fft.rfftn
    • jax.scipy 模块
      • jax.scipy.stats.bernoulli.logpmf
      • jax.scipy.stats.bernoulli.pmf
      • jax.scipy.stats.bernoulli.cdf
      • jax.scipy.stats.bernoulli.ppf
    • jax.lax 模块
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    • jax.dlpack 模块
    • jax.distributed 模块
    • jax.dtypes 模块
    • jax.ffi 模块
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    • jax.extend 模块
      • jax.extend.core 模块
      • jax.extend.linear_util 模块
      • jax.extend.mlir 模块
      • jax.extend.random 模块
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      • jax.experimental.custom_dce 模块
      • jax.experimental.custom_partitioning 模块
      • jax.experimental.jet 模块
      • jax.experimental.key_reuse 模块
      • jax.experimental.mesh_utils 模块
      • jax.experimental.multihost_utils 模块
      • jax.experimental.pallas 模块
        • jax.experimental.pallas.mosaic_gpu 模块
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        • jax.experimental.pallas.tpu 模块
      • jax.experimental.serialize_executable 模块
      • jax.experimental.sparse 模块
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        • jax.experimental.sparse.bcoo_broadcast_in_dim
        • jax.experimental.sparse.bcoo_concatenate
        • jax.experimental.sparse.bcoo_dot_general
        • jax.experimental.sparse.bcoo_dot_general_sampled
        • jax.experimental.sparse.bcoo_dynamic_slice
        • jax.experimental.sparse.bcoo_extract
        • jax.experimental.sparse.bcoo_fromdense
        • jax.experimental.sparse.bcoo_gather
        • jax.experimental.sparse.bcoo_multiply_dense
        • jax.experimental.sparse.bcoo_multiply_sparse
        • jax.experimental.sparse.bcoo_update_layout
        • jax.experimental.sparse.bcoo_reduce_sum
        • jax.experimental.sparse.bcoo_reshape
        • jax.experimental.sparse.bcoo_slice
        • jax.experimental.sparse.bcoo_sort_indices
        • jax.experimental.sparse.bcoo_squeeze
        • jax.experimental.sparse.bcoo_sum_duplicates
        • jax.experimental.sparse.bcoo_todense
        • jax.experimental.sparse.bcoo_transpose
    • jax.Array.addressable_shards
    • jax.Array.all
    • jax.Array.any
    • jax.Array.argmax
    • jax.Array.argmin
    • jax.Array.argpartition
    • jax.Array.argsort
    • jax.Array.astype
    • jax.Array.at
    • jax.Array.choose
    • jax.Array.clip
    • jax.Array.compress
    • jax.Array.committed
    • jax.Array.conj
    • jax.Array.conjugate
    • jax.Array.copy
    • jax.Array.copy_to_host_async
    • jax.Array.cumprod
    • jax.Array.cumsum
    • jax.Array.device
    • jax.Array.diagonal
    • jax.Array.dot
    • jax.Array.dtype
    • jax.Array.flat
    • jax.Array.flatten
    • jax.Array.global_shards
    • jax.Array.imag
    • jax.Array.is_fully_addressable
    • jax.Array.is_fully_replicated
    • jax.Array.item
    • jax.Array.itemsize
    • jax.Array.max
    • jax.Array.mean
    • jax.Array.min
    • jax.Array.nbytes
    • jax.Array.ndim
    • jax.Array.nonzero
    • jax.Array.prod
    • jax.Array.ptp
    • jax.Array.ravel
    • jax.Array.real
    • jax.Array.repeat
    • jax.Array.reshape
    • jax.Array.round
    • jax.Array.searchsorted
    • jax.Array.shape
    • jax.Array.sharding
    • jax.Array.size
    • jax.Array.sort
    • jax.Array.squeeze
    • jax.Array.std
    • jax.Array.sum
    • jax.Array.swapaxes
    • jax.Array.take
    • jax.Array.to_device
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    • jax.Array.transpose
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    • jax.Array.mT
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  • jax.numpy.radians
  • .rst

jax.numpy.radians

目录

  • radians()

jax.numpy.radians#

jax.numpy.radians(x, /)[源码]#

是 jax.numpy.deg2rad() 的别名

参数:

x (ArrayLike)

返回类型:

Array

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jax.numpy.rad2deg

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jax.numpy.ravel

目录
  • radians()

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