jax.grad#
- jax.grad(fun, argnums=0, has_aux=False, holomorphic=False, allow_int=False, reduce_axes=())[源代码]#
创建一个函数,该函数计算
fun
的梯度。- 参数:
fun (Callable) – 要微分的函数。其在
argnums
指定位置的参数应为数组、标量或标准 Python 容器。argnums
指定位置的参数数组必须是不精确的(即,浮点或复数)类型。它应该返回一个标量(包括形状为()
的数组,但不包括形状为(1,)
等的数组)。argnums (int | Sequence[int]) – 可选,整数或整数序列。指定要相对于哪个(哪些)位置参数进行微分(默认为 0)。
has_aux (bool) – 可选,布尔值。指示
fun
是否返回一对,其中第一个元素被认为是要求微分的数学函数的输出,第二个元素是辅助数据。默认为 False。holomorphic (bool) – 可选,布尔值。指示是否保证
fun
是全纯的。如果为 True,则输入和输出必须是复数。默认为 False。allow_int (bool) – 可选,布尔值。是否允许对整数值输入进行微分。整数输入的梯度将具有一个平凡的向量空间数据类型(float0)。默认为 False。
reduce_axes (Sequence[AxisName])
- 返回:
一个与
fun
具有相同参数的函数,用于计算fun
的梯度。如果argnums
是一个整数,则梯度具有与该整数指示的位置参数相同的形状和类型。如果 argnums 是一个整数元组,则梯度是与相应参数具有相同形状和类型的元组。如果has_aux
为 True,则返回一对 (gradient, auxiliary_data)。- 返回类型:
Callable
例如
>>> import jax >>> >>> grad_tanh = jax.grad(jax.numpy.tanh) >>> print(grad_tanh(0.2)) 0.961043