jax.numpy.apply_over_axes#

jax.numpy.apply_over_axes(func, a, axes)[源代码]#

在指定的轴上重复应用函数。

JAX 实现的 numpy.apply_over_axes()。

参数：

  • func (Callable[[ArrayLike, int], Array]) – 要应用的函数，签名是 func(Array, int) -> Array，其中 y = func(x, axis) 必须满足 y.ndim in [x.ndim, x.ndim - 1]。

  • a (ArrayLike) – 要在其上应用函数的 N 维数组。

  • axes (Sequence[int]) – 要在其上应用函数的轴序列。

返回：

一个包含重复函数应用结果的 N 维数组。

返回类型：

Array

另请参阅

示例

此函数旨在具有与典型的关联 jax.numpy 缩减在具有 keepdims=True 的一个或多个轴上的语义相似。 例如

>>> x = jnp.array([[1, 2, 3],
...                [4, 5, 6]])

>>> jnp.apply_over_axes(jnp.sum, x, [0])
Array([[5, 7, 9]], dtype=int32)
>>> jnp.sum(x, [0], keepdims=True)
Array([[5, 7, 9]], dtype=int32)

>>> jnp.apply_over_axes(jnp.min, x, [1])
Array([[1],
       [4]], dtype=int32)
>>> jnp.min(x, [1], keepdims=True)
Array([[1],
       [4]], dtype=int32)

>>> jnp.apply_over_axes(jnp.prod, x, [0, 1])
Array([[720]], dtype=int32)
>>> jnp.prod(x, [0, 1], keepdims=True)
Array([[720]], dtype=int32)