jaxtyping

jaxtyping

JAX数组与PyTrees的类型注解和运行时检查工具

jaxtyping是一款为JAX数组和PyTrees提供类型注解及运行时类型检查的开源工具。除JAX外,它还支持PyTorch、NumPy和TensorFlow等主流框架,使用户能够为数组的形状和数据类型添加精确的类型提示。该项目安装简便,与多种运行时类型检查包兼容,并提供完整的在线文档。通过增强类型安全,jaxtyping为科学计算和深度学习项目提供了更可靠的开发环境。

jaxtyping类型注解运行时类型检查JAXPyTreeGithub开源项目
<h1 align="center">jaxtyping</h1>

为以下内容提供类型注解和运行时类型检查

  1. JAX数组的形状和数据类型;(现在还支持PyTorch、NumPy和TensorFlow!)
  2. PyTrees

示例:

from jaxtyping import Array, Float, PyTree # 接受具有匹配轴的浮点型2D数组 def matrix_multiply(x: Float[Array, "dim1 dim2"], y: Float[Array, "dim2 dim3"] ) -> Float[Array, "dim1 dim3"]: ... def accepts_pytree_of_ints(x: PyTree[int]): ... def accepts_pytree_of_arrays(x: PyTree[Float[Array, "batch c1 c2"]]): ...

安装

pip install jaxtyping

需要Python 3.9+。

JAX是一个可选依赖,仅用于一些特定于JAX的类型。如果没有安装JAX,这些类型将无法使用,但你仍然可以使用jaxtyping为PyTorch/NumPy/TensorFlow等提供形状/数据类型注解。

jaxtyping提供的注解与运行时类型检查包兼容,因此通常还会安装其中一个。最流行的两个是typeguard(对每个参数进行彻底检查)和beartype(随机检查参数的部分内容)。

文档

可在https://docs.kidger.site/jaxtyping查阅。

另请参阅:JAX生态系统中的其他库

总是有用的
Equinox:神经网络和核心JAX中尚未包含的所有内容!

深度学习
Optax:一阶梯度(SGD、Adam等)优化器。
Orbax:检查点(异步/多主机/多设备)。
Levanter:基础模型(如LLM)的可扩展+可靠训练。

科学计算
Diffrax:数值微分方程求解器。
Optimistix:根查找、最小化、不动点和最小二乘法。
Lineax:线性求解器。
BlackJAX:概率+贝叶斯采样。
sympy2jax:SymPy<->JAX转换;通过梯度下降训练符号表达式。
PySR:符号回归。(非JAX值得一提!)

Awesome JAX
Awesome JAX:更多JAX项目的长列表。

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