jax.lax.associative_scan

jax.lax.associative_scan#

jax.lax.associative_scan(fn, elems, reverse=False, axis=0)[源代码][源代码]#

在并行环境中执行带有关联二元操作的扫描。

关于关联扫描的介绍，请参见 [BLE1990]。

参数:

  • fn (Callable) – 一个实现关联二元操作的Python可调用对象，其签名是 r = fn(a, b)。函数 fn 必须是关联的，即它必须满足方程 fn(a, fn(b, c)) == fn(fn(a, b), c)。输入和结果是（可能是嵌套的Python树结构）与 elems 匹配的数组。每个数组在 axis 维度上有一个维度。fn 应在 axis 维度上逐元素应用（例如，通过使用 jax.vmap() 对逐元素函数进行操作）。结果 r 与两个输入 a 和 b 具有相同的形状（和结构）。

  • elems – 一个（可能是嵌套的Python树结构）数组，每个数组的 axis 维度大小为 num_elems。

  • reverse (bool) – 一个布尔值，表示扫描是否应相对于 axis 维度反向进行。

  • axis (int) – 一个整数，标识扫描应沿其进行的轴。

返回:

一个（可能是嵌套的Python树结构）与 elems 形状和结构相同的数组，其中 axis 的第 k 个元素是通过递归应用 fn 来组合 elems 沿 axis 的前 k 个元素的结果。例如，给定 elems = [a, b, c, ...]，结果将是 [a, fn(a, b), fn(fn(a, b), c), ...]。

示例 1：数组中数字的部分和：

>>> lax.associative_scan(jnp.add, jnp.arange(0, 4))
Array([0, 1, 3, 6], dtype=int32)

示例 2：矩阵数组的局部乘积

>>> mats = jax.random.uniform(jax.random.key(0), (4, 2, 2))
>>> partial_prods = lax.associative_scan(jnp.matmul, mats)
>>> partial_prods.shape
(4, 2, 2)

示例 3：数组中数字的反向部分和

>>> lax.associative_scan(jnp.add, jnp.arange(0, 4), reverse=True)
Array([6, 6, 5, 3], dtype=int32)
[BLE1990]

Blelloch, Guy E. 1990. “前缀和及其应用。”，技术报告 CMU-CS-90-190，卡内基梅隆大学计算机科学学院。

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