jax.export.export

内容

jax.export.export#

jax.export.export(fun_jit, *, platforms=None, lowering_platforms=None, disabled_checks=())[source]#

导出 JAX 函数以进行持久序列化。

参数:

  • fun_jit (stages.Wrapped) – 要导出的函数。应该是 jax.jit 的结果。

  • platforms (Sequence[str] | None | None) – 可选序列，包含 ‘tpu’, ‘cpu’, ‘cuda’, ‘rocm’ 的子集。如果指定了多个平台，则导出的代码将接收一个指定平台的参数。如果为 None，则使用默认 JAX 后端。多个平台的调用约定在 https://jax.ac.cn/en/latest/export/export.html#module-calling-convention 中说明。

  • lowering_platforms (Sequence[str] | None | None) – 已弃用，请使用 platforms。

  • disabled_checks (Sequence[DisabledSafetyCheck]) – 要禁用的安全检查。请参阅 jax.export.DisabledSafetyCheck 的文档。

返回类型:

Callable[…, Exported]

返回值：一个函数，它接收 {class}`jax.ShapeDtypeStruct` 的 args 和 kwargs pytrees，

或者具有 .shape 和 .dtype 属性的值，并返回一个 Exported。

用法

>>> from jax import export
>>> exported: export.Exported = export.export(jnp.sin)(
...     np.arange(4, dtype=np.float32))
>>>
>>> # You can inspect the Exported object
>>> exported.in_avals
(ShapedArray(float32[4]),)
>>> blob: bytearray = exported.serialize()
>>>
>>> # The serialized bytes are safe to use in a separate process
>>> rehydrated: export.Exported = export.deserialize(blob)
>>> rehydrated.fun_name
'sin'
>>> rehydrated.call(np.array([.1, .2, .3, .4], dtype=np.float32))
Array([0.09983342, 0.19866933, 0.29552022, 0.38941833], dtype=float32)
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