jax.numpy.ndarray.at

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jax.numpy.ndarray.at#

abstract property ndarray.at[源代码]#

用于索引更新功能的辅助属性。

at 属性提供了一个与就地数组修改功能等价的纯函数实现。

特别是：

备用语法

等效的就地表达式

x = x.at[idx].set(y)

x[idx] = y

x = x.at[idx].add(y)

x[idx] += y

x = x.at[idx].multiply(y)

x[idx] *= y

x = x.at[idx].divide(y)

x[idx] /= y

x = x.at[idx].power(y)

x[idx] **= y

x = x.at[idx].min(y)

x[idx] = minimum(x[idx], y)

x = x.at[idx].max(y)

x[idx] = maximum(x[idx], y)

x = x.at[idx].apply(ufunc)

ufunc.at(x, idx)

x = x.at[idx].get()

x = x[idx]

所有 x.at 表达式都不会修改原始的 x；相反，它们返回的是 x 的修改后的副本。然而，在 jit() 编译的函数内部，像 x = x.at[idx].set(y) 这样的表达式可以保证是原地应用的。

与NumPy的就地操作如 x[idx] += y 不同，如果有多个索引指向同一位置，所有更新都将被应用（NumPy只会应用最后一次更新，而不是应用所有更新。）冲突更新的应用顺序是实现定义的，并且可能是非确定性的（例如，由于某些硬件平台上的并发性。）

默认情况下，JAX 假设所有索引都在边界内。可以通过 mode 参数指定替代的越界索引语义（见下文）。

参数:

  • mode (str) – 指定越界索引模式。选项包括： - "promise_in_bounds"：（默认）用户承诺索引在边界内。

  • indices_are_sorted (bool) – 如果为True，实现将假设传递给 at[] 的索引是按升序排序的，这可以在某些后端上实现更高效的执行。

  • unique_indices (bool) – 如果为 True，实现将假设传递给 at[] 的索引是唯一的，这可以在某些后端上实现更高效的执行。

  • fill_value (Any) – 仅适用于 get() 方法：当 mode 为 'fill' 时，用于返回越界切片的填充值。否则忽略。默认值为：对于不精确类型为 NaN，对于有符号类型为最大负值，对于无符号类型为最大正值，对于布尔类型为 True。

示例

>>> x = jnp.arange(5.0)
>>> x
Array([0., 1., 2., 3., 4.], dtype=float32)
>>> x.at[2].add(10)
Array([ 0.,  1., 12.,  3.,  4.], dtype=float32)
>>> x.at[10].add(10)  # out-of-bounds indices are ignored
Array([0., 1., 2., 3., 4.], dtype=float32)
>>> x.at[20].add(10, mode='clip')
Array([ 0.,  1.,  2.,  3., 14.], dtype=float32)
>>> x.at[2].get()
Array(2., dtype=float32)
>>> x.at[20].get()  # out-of-bounds indices clipped
Array(4., dtype=float32)
>>> x.at[20].get(mode='fill')  # out-of-bounds indices filled with NaN
Array(nan, dtype=float32)
>>> x.at[20].get(mode='fill', fill_value=-1)  # custom fill value
Array(-1., dtype=float32)
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