jax.jvp#
- jax.jvp(fun, primals, tangents, has_aux=False)[source]#
计算
fun
的(前向模式)雅可比-向量积。- 参数:
fun (Callable) – 要微分的函数。其参数应为数组、标量或数组或标量的标准 Python 容器。它应该返回数组、标量或数组或标量的标准 Python 容器。
primals – 应该评估
fun
的雅可比矩阵的原始值。应为参数的元组或列表,其长度应等于fun
的位置参数的数量。tangents – 应该评估雅可比-向量积的切线向量。应为切线的元组或列表,具有与
primals
相同的树结构和数组形状。has_aux (bool) – 可选,布尔值。指示
fun
是否返回一个对,其中第一个元素被认为是要微分的数学函数的输出,第二个元素是辅助数据。默认为 False。
- 返回值:
如果
has_aux
为False
,则返回一个(primals_out, tangents_out)
对,其中primals_out
等于fun(*primals)
,而tangents_out
是在primals
处对function
进行雅可比-向量积运算的结果,并以tangents
作为向量。tangents_out
的 Python 树结构和形状与primals_out
相同。如果has_aux
为True
,则返回一个(primals_out, tangents_out, aux)
元组,其中aux
是fun
返回的辅助数据。- 返回类型:
tuple[Any, …]
例如
>>> import jax >>> >>> primals, tangents = jax.jvp(jax.numpy.sin, (0.1,), (0.2,)) >>> print(primals) 0.09983342 >>> print(tangents) 0.19900084