jax.debug.inspect_array_sharding#
- jax.debug.inspect_array_sharding(value, *, callback)[源代码]#
允许检查 JIT 函数内部的数组分片。
此函数,当提供一个数组的 Pytree 时,会回调每个数组的分片,并且在
pjit
计算中工作,从而能够检查所选的中间分片。当分片信息可用时,
callback
被调用的策略是尽早。这意味着如果调用inspect_array_callback
时没有任何转换,回调将立即发生,因为我们已经准备好数组及其分片。在jax.jit
内部,回调将在降级时发生,这意味着您可以使用 AOT API (jit(f).lower(...)
) 触发回调。当在pjit
内部时,回调会在编译时发生,因为分片由 XLA 确定。您可以使用 JAX 的 AOT API (pjit(f).lower(...).compile()
) 触发回调。在所有情况下,回调都将通过运行函数触发,因为运行函数需要先降级并编译它。但是,一旦函数被编译并缓存,回调将不再发生。此功能是实验性的,其行为在未来可能会发生变化。
- 参数:
value – JAX 数组的 Pytree。
callback (Callable[[Sharding], None]) – 一个可调用对象,接受一个
Sharding
并不返回值。
在下面的示例中,我们打印出一个
pjit
处理的计算中的中间值的分片。>>> import jax >>> import jax.numpy as jnp >>> from jax.experimental.pjit import pjit >>> from jax.sharding import Mesh, PartitionSpec >>> >>> x = jnp.arange(8, dtype=jnp.float32) >>> def f_(x): ... x = jnp.sin(x) ... jax.debug.inspect_array_sharding(x, callback=print) ... return jnp.square(x) >>> f = pjit(f_, in_shardings=PartitionSpec('dev'), ... out_shardings=PartitionSpec('dev')) >>> with Mesh(jax.devices(), ('dev',)): ... f.lower(x).compile() ... NamedSharding(mesh={'dev': 8}, partition_spec=PartitionSpec(('dev',),))