jax.example_libraries.optimizers 模块

`jax.example_libraries.optimizers` 模块#

如何使用 JAX 编写优化器的示例。

您很可能不打算导入此模块！此库中的优化器仅用作示例。如果您正在寻找功能齐全的优化器库，请考虑 Optax。

此模块包含一些方便的优化器定义，特别是初始化和更新函数，可与 ndarray 或任意嵌套的 ndarray 元组/列表/字典一起使用。

优化器被建模为函数 (init_fun, update_fun, get_params) 的三元组，其中组件函数具有以下签名：

init_fun(params)

Args:
  params: pytree representing the initial parameters.

Returns:
  A pytree representing the initial optimizer state, which includes the
  initial parameters and may also include auxiliary values like initial
  momentum. The optimizer state pytree structure generally differs from that
  of `params`.

update_fun(step, grads, opt_state)

Args:
  step: integer representing the step index.
  grads: a pytree with the same structure as `get_params(opt_state)`
    representing the gradients to be used in updating the optimizer state.
  opt_state: a pytree representing the optimizer state to be updated.

Returns:
  A pytree with the same structure as the `opt_state` argument representing
  the updated optimizer state.

get_params(opt_state)

Args:
  opt_state: pytree representing an optimizer state.

Returns:
  A pytree representing the parameters extracted from `opt_state`, such that
  the invariant `params == get_params(init_fun(params))` holds true.

请注意，优化器实现对 opt_state 的形式具有很大的灵活性：它只需要是 JaxTypes 的 pytree（以便它可以传递给 api.py 中定义的 JAX 变换），并且它必须能够被 update_fun 和 get_params 使用。

使用示例

opt_init, opt_update, get_params = optimizers.sgd(learning_rate)
opt_state = opt_init(params)

def step(step, opt_state):
  value, grads = jax.value_and_grad(loss_fn)(get_params(opt_state))
  opt_state = opt_update(step, grads, opt_state)
  return value, opt_state

for i in range(num_steps):
  value, opt_state = step(i, opt_state)

class jax.example_libraries.optimizers.JoinPoint(subtree)[source]#

基类: object

标记两个连接（嵌套）pytrees 之间的边界。

class jax.example_libraries.optimizers.Optimizer(init_fn, update_fn, params_fn)[source]#

基类: NamedTuple

参数:

init_fn (InitFn)
update_fn (UpdateFn)
params_fn (ParamsFn)

init_fn: InitFn#: 字段 0 的别名

params_fn: ParamsFn#: 字段编号 2 的别名

update_fn: UpdateFn#: 字段编号 1 的别名

class jax.example_libraries.optimizers.OptimizerState(packed_state, tree_def, subtree_defs)#

基类: tuple

packed_state#: 字段 0 的别名

subtree_defs#: 字段编号 2 的别名

tree_def#: 字段编号 1 的别名

jax.example_libraries.optimizers.adagrad(step_size, momentum=0.9)[source]#

为 Adagrad 构建优化器三元组。

在线学习和随机优化的自适应次梯度方法: http://www.jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf

参数:

step_size – 正标量，或一个表示步长调度（将迭代索引映射到正标量）的可调用对象。
momentum – 可选，动量的正标量值。

返回:

一个 (init_fun, update_fun, get_params) 三元组。

jax.example_libraries.optimizers.adam(step_size, b1=0.9, b2=0.999, eps=1e-08)[source]#

为 Adam 构建优化器三元组。

参数:

step_size – 正标量，或一个表示步长调度（将迭代索引映射到正标量）的可调用对象。
b1 – 可选，beta_1 的正标量值，用于一阶矩估计的指数衰减率（默认为 0.9）。
b2 – 可选，beta_2 的正标量值，用于二阶矩估计的指数衰减率（默认为 0.999）。
eps – 可选，epsilon 的正标量值，一个用于数值稳定的小常数（默认为 1e-8）。

返回:

一个 (init_fun, update_fun, get_params) 三元组。

jax.example_libraries.optimizers.adamax(step_size, b1=0.9, b2=0.999, eps=1e-08)[source]#

为 AdaMax 构建优化器三元组（基于无穷范数的 Adam 变体）。

参数:

step_size – 正标量，或一个表示步长调度（将迭代索引映射到正标量）的可调用对象。
b1 – 可选，beta_1 的正标量值，用于一阶矩估计的指数衰减率（默认为 0.9）。
b2 – 可选，beta_2 的正标量值，用于二阶矩估计的指数衰减率（默认为 0.999）。
eps – 可选，epsilon 的正标量值，一个用于数值稳定的小常数（默认为 1e-8）。

返回:

一个 (init_fun, update_fun, get_params) 三元组。

jax.example_libraries.optimizers.clip_grads(grad_tree, max_norm)[source]#: 将存储为数组 pytree 的梯度裁剪到最大范数 max_norm。

jax.example_libraries.optimizers.constant(step_size)[source]#

返回类型:: 调度

jax.example_libraries.optimizers.exponential_decay(step_size, decay_steps, decay_rate)[source]#

jax.example_libraries.optimizers.inverse_time_decay(step_size, decay_steps, decay_rate, staircase=False)[source]#

jax.example_libraries.optimizers.l2_norm(tree)[source]#: 计算数组 pytree 的 L2 范数。对于权重衰减很有用。

jax.example_libraries.optimizers.make_schedule(scalar_or_schedule)[source]#

参数:: scalar_or_schedule (float | Schedule)
返回类型:: 调度

jax.example_libraries.optimizers.momentum(step_size, mass)[source]#

为带动量的随机梯度下降 (SGD) 构建优化器三元组。

参数:

step_size (Schedule) – 正标量，或一个表示步长调度（将迭代索引映射到正标量）的可调用对象。
mass (float) – 表示动量系数的正标量。

返回:

一个 (init_fun, update_fun, get_params) 三元组。

jax.example_libraries.optimizers.nesterov(step_size, mass)[source]#

为带 Nesterov 动量的 SGD 构建优化器三元组。

参数:

step_size (Schedule) – 正标量，或一个表示步长调度（将迭代索引映射到正标量）的可调用对象。
mass (float) – 表示动量系数的正标量。

返回:

一个 (init_fun, update_fun, get_params) 三元组。

jax.example_libraries.optimizers.optimizer(opt_maker)[source]#

用于使针对数组定义的优化器泛化到容器的装饰器。

使用此装饰器，您可以编写仅作用于单个数组的初始化、更新和获取参数函数，并将其转换为作用于参数 pytree 的相应函数。有关示例，请参阅 optimizers.py 中定义的优化器。

参数:

opt_maker (Callable[..., tuple[Callable[[Params], State], Callable[[Step, Updates, Params], Params], Callable[[State], Params]]]) –

一个函数，根据以下定义，返回一个 (init_fun, update_fun, get_params) 函数三元组，它们可能只适用于 ndarrays：

init_fun :: ndarray -> OptStatePytree ndarray
update_fun :: OptStatePytree ndarray -> OptStatePytree ndarray
get_params :: OptStatePytree ndarray -> ndarray

返回:

一个 (init_fun, update_fun, get_params) 函数三元组，可作用于任意 pytree，根据以下定义：

init_fun :: ParameterPytree ndarray -> OptimizerState
update_fun :: OptimizerState -> OptimizerState
get_params :: OptimizerState -> ParameterPytree ndarray

返回函数使用的 OptimizerState pytree 类型与 ParameterPytree (OptStatePytree ndarray) 同构，但可能为了性能将状态存储为例如部分扁平化的数据结构。

返回类型:

Callable[…, Optimizer]

jax.example_libraries.optimizers.pack_optimizer_state(marked_pytree)[source]#

将标记的 pytree 转换为 OptimizerState。

unpack_optimizer_state 的逆操作。将外部 pytree 的叶子表示为 JoinPoints 的标记 pytree 转换回 OptimizerState。此函数旨在用于反序列化优化器状态。

参数:: marked_pytree – 一个包含持有更多 pytree 的 JoinPoint 叶子的 pytree。
返回:: 与输入参数等效的 OptimizerState。

jax.example_libraries.optimizers.piecewise_constant(boundaries, values)[source]#

参数:

boundaries (Any)
values (Any)

jax.example_libraries.optimizers.polynomial_decay(step_size, decay_steps, final_step_size, power=1.0)[source]#

jax.example_libraries.optimizers.rmsprop(step_size, gamma=0.9, eps=1e-08)[source]#

为 RMSProp 构建优化器三元组。

参数:: step_size – 正标量，或一个表示步长调度（将迭代索引映射到正标量）的可调用对象。gamma: 衰减参数。eps: Epsilon 参数。
返回:: 一个 (init_fun, update_fun, get_params) 三元组。

jax.example_libraries.optimizers.rmsprop_momentum(step_size, gamma=0.9, eps=1e-08, momentum=0.9)[source]#

为带动量的 RMSProp 构建优化器三元组。

此优化器与 rmsprop 优化器是分开的，因为它需要跟踪额外的参数。

参数:

step_size – 正标量，或一个表示步长调度（将迭代索引映射到正标量）的可调用对象。
gamma – 衰减参数。
eps – Epsilon 参数。
momentum – 动量参数。

返回:

一个 (init_fun, update_fun, get_params) 三元组。

jax.example_libraries.optimizers.sgd(step_size)[source]#

为随机梯度下降构建优化器三元组。

参数:: step_size – 正标量，或一个表示步长调度（将迭代索引映射到正标量）的可调用对象。
返回:: 一个 (init_fun, update_fun, get_params) 三元组。

jax.example_libraries.optimizers.sm3(step_size, momentum=0.9)[source]#

为 SM3 构建优化器三元组。

大规模学习的内存高效自适应优化。 https://arxiv.org/abs/1901.11150

参数:

step_size – 正标量，或一个表示步长调度（将迭代索引映射到正标量）的可调用对象。
momentum – 可选，动量的正标量值。

返回:

一个 (init_fun, update_fun, get_params) 三元组。

jax.example_libraries.optimizers.unpack_optimizer_state(opt_state)[source]#

将 OptimizerState 转换为标记的 pytree。

将 OptimizerState 转换为一个标记的 pytree，其中外部 pytree 的叶子表示为 JoinPoints，以避免信息丢失。此函数旨在用于序列化优化器状态。

参数:: opt_state – 一个 OptimizerState
返回:: 一个 pytree，其 JoinPoint 叶子包含第二层 pytree。

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