使用vmap时，Jax中不支持不可哈希的静态参数
。vmap是Jax库中的一个函数，用于自动向量化（vectorize）函数，以便在并行计算中提高性能。它可以将一个函数应用于一组输入，并返回一组输出。
在Jax中，vmap函数要求函数的输入参数是可哈希的（hashable），这意味着参数必须是不可变的，并且可以用作字典的键。不可哈希的参数包括列表、集合和字典等可变对象。
如果要在vmap中使用不可哈希的静态参数，可以考虑将其转换为可哈希的形式。例如，可以使用元组代替列表，或者使用frozendict代替字典。这样可以确保参数满足vmap的要求，并且可以顺利进行向量化计算。
然而，需要注意的是，Jax中的vmap函数本身并不支持动态控制流（dynamic control flow），因此在使用vmap时，静态参数应该是固定的，不能根据输入数据的不同而变化。如果需要在vmap中使用动态控制流，可以考虑使用其他技术，如jit（即时编译）或pmap（并行映射）。
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这与this question相关。经过一些工作，我设法把它改成了最后一个错误。代码现在看起来像这样。 import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit, value_and_grad
from jax import vmap, pmap
from jax import random
import jax
from jax import lax
from jax import custom_jvp
def p_tau(z, tau, alpha=1.5):
return jnp.clip((alpha - 1) * z - tau
浏览 65提问于2021-01-12得票数 6
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我正在尝试实现here中描述的entmax-alpha。 下面是代码。 import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import custom_jvp
from jax import jit
from jax import lax
from jax import vmap
@jax.partial(jit, static_argnums=(2,))
def p_tau(z, tau, alpha=1.5):
return jnp.clip((alpha - 1) * z - tau, a_min=0) ** (1 / (alpha -
浏览 24提问于2020-12-30得票数 1
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我正在尝试使用vmap来理解JAX的自动矢量化功能，并根据JAX的文档实现了一个最小的工作示例。
我不明白如何正确使用in_axes。在下面的示例中，我可以将in_axes=(None, 0)或in_axes=(None, 1)设置为相同的结果。为什么是这种情况？
为什么我要使用in_axes=(None, 0)而不是像in_axes=(0, )这样的东西
import jax.numpy as jnp
from jax import vmap
def predict(params, input_vec):
assert input_vec.ndim == 1
activa
浏览 8提问于2022-01-03得票数 4
回答已采纳
我在Jax上测试基本模型时遇到了一些问题。例如，我试图从Jax手动实现value_and_grad()函数，以解决二进制分类问题。下面是我的模型初始化器：
class MLP(nn.Module):
num_neurons_per_layer: Sequence[int]
@nn.compact
def __call__(self, x):
activation = x
for i, num_neurons in enumerate(self.num_neurons_per_layer):
activation
浏览 5提问于2022-02-04得票数 1
回答已采纳
我正在学习使用JAX，我对jit和vmap的使用有一些疑问，因为我无法通过阅读文档来解决这些问题。
分别对几个函数进行jit，然后对使用它们的函数进行jit，这有什么区别吗？例如，如果我有函数foo()和bar()以及一个函数
@jax.jit def fooBar(x)：返回foo(x) + bar(x)
如果foo()和bar()已经被抛弃了，有什么区别吗？
，，在我把它放进vmap之后，我应该设置一个函数吗？在上面的例子中，我应该做jax.vmap(fooBar)还是jax.jit(jax.vmal(fooBar))
浏览 3提问于2021-06-25得票数 2
1回答
这与有关。除了其中一件奇怪的事情外，我设法充分利用了代码。
这是修改过的代码。
import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit, value_and_grad
from jax import vmap, pmap
from jax import random
import jax
from jax import lax
from jax import custom_jvp
def p_tau(z, tau, alpha=1.5):
return jnp.clip((alpha - 1) * z - tau, a_min=0) **
浏览 1提问于2021-01-07得票数 3
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1回答
我是Jax的新手，我正在努力转换别人的代码，它使用了numba的“快速数学”特性，并且依赖于许多嵌套的for-循环，而不造成太多的性能损失。我正在尝试使用Jax的vmap函数重新创建相同的行为。然而，我目前正为一些基本问题而挣扎。下面是我试图用vmap向量化的一个简单的例子：
import jax.numpy as jnp
from jax import vmap
import jax.ops
a = jnp.arange(20).reshape((4, 5))
b = jnp.arange(5)
c = jnp.arange(4)
d = jnp.zeros(20)
e = jnp.zer
浏览 3提问于2021-05-23得票数 2
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为了执行导数，我开发了以下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from math import *
xi = jnp.linspace(-3,3)
def f(x):
a = x**3+5
return a
g1i = jax.vmap(jax.grad(f))(xi)
g2i = jax.vmap(jax.grad(jax.grad(f)))(xi)
g3i = jax.vmap(jax.grad(jax.grad(jax.grad(f))))(xi)
plt.plot(xi,yi, label =
浏览 3提问于2021-07-30得票数 0
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2回答
我试图弄清楚jax.vmap的输出到底是如何工作的。
func = lambda x: [[x,x],[x,x]]
vfunc = vmap(func,0, out_axes=WHAT)
example_array = np.array([1,2,3])
vfunc(example_array)
我希望vfunc的输出数组在示例中是这样的：
[ [[1,1],[1,1]],
[[2,2],[2,2]],
[[3,3],[3,3]]
]
是否有一种方法可以将out_axes设置为特定的东西，或者我必须运行一些后向形状转换？
浏览 4提问于2022-03-27得票数 1
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矢量嵌套vmap
、、
以下是我掌握的一些数据：
import jax.numpy as jnp
import numpyro.distributions as dist
import jax
xaxis = jnp.linspace(-3, 3, 5)
yaxis = jnp.linspace(-3, 3, 5)
我想运行这个函数
def func(x, y):
return dist.MultivariateNormal(jnp.zeros(2), jnp.array([[.5, .2], [.2, .1]])).log_prob(jnp.asarray([x, y]))
对来自xaxis和yaxis的
浏览 5提问于2021-11-04得票数 2
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在JAX中，我希望vmap是一个固定长度的数据类型列表上的函数，例如：
import jax, chex
from flax import struct
@struct.dataclass
class EnvParams:
max_steps: int = 500
random_respawn: bool = False
def foo(params: EnvParams):
...
param_list = jnp.Array([EnvParams(max_steps=500), EnvParams(max_steps=600)])
jax.vmap(foo)(
浏览 15提问于2022-09-18得票数 0
1回答
我想为给定的一批向量找到置换奇偶校验符号(在Python中)。
n = jnp.array([[[0., 0., 1., 1.],
[0., 0., 1., 1.],
[1., 1., 0., 0.],
[1., 1., 0., 0.]],
[[1., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., 1.],
[1., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., 1.]],
浏览 11提问于2022-05-16得票数 1
1回答
假设我有一个函数(为了简单起见，是两个序列之间的协方差，尽管问题更一般)： def cov(x, y):
return jnp.dot((x-jnp.mean(x)), (y-jnp.mean(y))) 现在我有了一个"dataframe“D (一个二维数组，它的列是我的系列)，我想以这样一种方式对cov进行矢量化，即应用矢量化函数产生协方差矩阵。现在，有一种显而易见的方法： cov1 = jax.vmap(cov, in_axes=(None, 1))
cov2 = jax.vmap(cov1, in_axes=(1, None)) 但这看起来有点笨拙。有没有一种“规范”的方
浏览 27提问于2021-10-29得票数 1
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我有下面的示例代码，它适用于常规的map
def f(x_y):
x, y = x_y
return x.sum() + y.sum()
xs = [jnp.zeros(3) for i in range(4)]
ys = [jnp.zeros(2) for i in range(4)]
list(map(f, zip(xs, ys)))
# returns:
[DeviceArray(0., dtype=float32),
DeviceArray(0., dtype=float32),
DeviceArray(0., dtype=float32),
DeviceA
浏览 9提问于2022-06-05得票数 1
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1回答
我定义了一个字典A，并希望找到给定一批值a的键。
def dictionary(r):
return dict(enumerate(r))
def get_key(val, my_dict):
for key, value in my_dict.items():
if np.array_equal(val,value):
return key
# dictionary
A = jnp.array([[0, 0],[1,1],[2,2],[3,3]])
A = dictionary(A)
a = jnp.array([[[1, 1]
浏览 14提问于2022-05-26得票数 1
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我正在尝试理解vmap中的in_axes和out_axes选项。例如，我想要将两个矩阵相加，得到具有相同形状的输出。 X = np.arange(9).reshape(3,3)
Y = np.arange(0,-9,-1).reshape(3,3)
def sum2(x,y):
return x + y
vmap(sum2,in_axes=((0,1),(0,1)))(X,Y) 我想我分别为X和Y映射了0和1轴。输出将具有与X，Y相同的形状。但是我得到了错误， --------------------------------------------------------------
浏览 33提问于2021-07-11得票数 2
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我试图得到输出w.r.t的二阶导数，这是用亚麻建立的神经网络的输入。该网络的结构如下：
import numpy as np
import jax
import jax.numpy as jnp
import flax.linen as nn
import optax
from flax import optim
class MLP(nn.Module):
features: Sequence[int]
@nn.compact
def __call__(self, x):
for feat in self.features[:-1]:
x = nn.tanh
浏览 16提问于2022-06-02得票数 2
1回答
我正在使用Montecarlo方法来计算这些衍生产品的泛型看涨期权。我对这个组合导数感兴趣(关于S和Sigma)。通过算法的区分，我得到了一个错误，可以在页面的末尾看到。什么是可能的解决办法？为了解释有关代码的一些内容，我将在下面的代码中附加用于计算"X“的公式：
from jax import jit, grad, vmap
import jax.numpy as jnp
from jax import random
Underlying_asset = jnp.linspace(1.1,1.4,100)
volatilities = jnp.linspace(0.5,0.
浏览 0提问于2021-08-24得票数 1
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我有代码来计算在强化学习中常用的非策略重要性抽样估计.知道这是什么并不重要，但是对于这样做的人来说，可能会帮助他们更好地理解这个问题。基本上，我有一个一维的自定义Episode类实例数组。Episode有四个属性，所有这些属性都是浮点数数组。我有一个函数，它循环所有的插曲，对于每一集，它只根据那集中的数组进行计算。计算的结果是一个浮点，然后我将其存储在一个result数组中。不要担心model.get_prob_this_action()做了什么，您可以把它看作是一个黑匣子，它接受两个浮点数作为输入，并返回一个浮点数。在使用JAX进行优化之前，此函数的代码如下：
def IS_estimate
浏览 2提问于2022-10-01得票数 0
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1回答
转换后JAX返回类型
、、、
为什么jax.grad的返回类型与下面场景中的其他jax转换不同？
考虑由JAX转换的函数，它使用自定义容器作为参数。
import jax
import jax.numpy as jnp
from collections import namedtuple
# Define NTContainer using namedtuple factory
NTContainer = namedtuple(
'NTContainer',['name','flag','array']
)
# Instantiate contai
浏览 5提问于2022-04-30得票数 1
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1回答
我主要是一个java程序员，第一次在C++中工作。
我在C++中实现了一个工厂设计模式。
class TaskFactory
{
public:
typedef Task* (*create_callback)(map<string, string> vMap);
static void register_task(const string& type, create_callback cb); // function for registering the classes with Factory
浏览 0提问于2012-07-17得票数 7
下面是一个简单的JAX代码，展示了Metropolis算法在求解3个参数的贝叶斯回归pb中的作用。即使在CPU上运行wo JIT编译也是可以的。现在我想知道为什么当关于JIT的2行被分解时，CPU (Jit或非JIT)和在CPU或K80/Nvidia GPU上运行的比较的时间并没有真正的不同？
我可能以错误/低效的方式编码了吗？
import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit, vmap
from jax import jacfwd, jacrev, hessian
from jax.ops import index,
浏览 2提问于2021-09-22得票数 1
我一直在尝试向量化一个函数，该函数接受两个2D数组，并返回一个相同形状的2D数组，这样我就可以明智地将它应用于两个4D数组。下面是一个示例：
import jax.numpy as jnp
from jax import map
M = jnp.arange(0, 400).reshape((10, 10, 2, 2))
N = jnp.arange(400, 800).reshape((10, 10, 2, 2))
def func(A, B):
return jnp.dot(A, B)
R = vmap(func, in_axes=(1, 1))(M, N)
print(R.
浏览 4提问于2022-04-10得票数 1
2回答
如何提取给定一批索引的矩阵行(在Python中)？
i = [[0,1],[1,2],[2,3]]
a = jnp.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5]])
def extract(A,idx):
A = A[:,idx]
return A
B = extract(a,i)
我希望得到这个结果(在矩阵被堆叠的情况下)：
B = [[[1,2],
[2,3]],
[[2,3],
[3,4]],
[3,4],
[4,5]]]
而不是：
B_ = [[1, 2],
[2, 3],
浏览 10提问于2022-05-04得票数 2
我使用jax ()对一个神经网络进行编码，并模拟我的输入，我想从泊松分布中生成一个样本数组。考虑到jax的限制，我该怎么做呢？
我已经尝试过使用np.random.poisson(mu，N)和scipy.stats.poisson.rvs(mu，size=N)。这两种方法都不起作用，因为它们在jax.numpy和jax.scipy.stats中不受支持。因此，基本上，我需要一个替代的解决方案，要么使用jax支持的另一个包，要么通过硬编码泊松函数。
from jax import jit, vmap
import jax.numpy as np
import numpy as onp
from
浏览 1提问于2019-06-26得票数 2
1回答
假设我有一个函数，它返回一个输入和。
@jit
def some_func(a,r1,r2):
return a + r1 + r2
现在我想循环r1和r2的不同值，保存结果并将其添加到计数器中。这就是我的意思：
a = 0
r1 = jnp.arange(0,3)
r2 = jnp.arange(0,3)
s = 0
for i in range(len(r1)):
for j in range(len(r2)):
s+= some_func(a, r1[i], r2[j])
print(s)
DeviceArray(18, dtype=
浏览 38提问于2022-04-14得票数 2
1回答
函数微分中的JAX问题
、、、
我正在尝试对调用执行Montecarlo模拟，在调用之后，用Python对基础资产进行一阶导数计算，但它仍然不起作用。
from jax import random
from jax import jit, grad, vmap
import jax.numpy as jnp
xi = jnp.linspace(1,1.2,5)
def Simulation(xi):
K,T,number_sim,sigma,r,q = 1.,1.,100,0.4,0,0
S = jnp.broadcast_to(xi,(number_sim,len(xi))).T
mean =
浏览 12提问于2021-08-01得票数 1
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1回答
我有一个简单的损失函数，如下所示 def loss(r, x, y):
resid = f(r, x) - y
return jnp.mean(jnp.square(resid)) 我想对参数r进行优化，并使用一些静态参数x和y来计算残差。所有相关参数都是DeviceArrays。 为了实现这一点，我尝试了以下操作 @partial(jax.jit, static_argnums=(1, 2))
def loss(r, x, y):
resid = f(r, x) - y
浏览 189提问于2021-10-16得票数 2
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3回答
假设我有这样一个函数：(它在容器中的每个值上运行一个函数，然后返回每个迭代结果的向量)
#include <vector>
using std::vector;
template<class F, class V>
auto vmap(const F &f, const V &v) -> vector<decltype(f(v[0]))> {
vector<decltype(f(v[0]))> result;
result.reserve(v.size());
for (auto &p :
浏览 1提问于2017-01-17得票数 1
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因此，我的意思是，您有一个分类特性$X$ (假设您已经将其转换为in )，并表示您希望使用特性$A$将其嵌入到某个维度中，其中$A$是效果性x n_embed。
做这件事的通常方法是什么？使用for循环和vmap正确吗？我不想要像jax.nn这样更有效率的东西
例如，考虑高可用性和低嵌入性。
它和这里的jnp.take实现一样是flax.linen吗？
浏览 16提问于2022-06-30得票数 2
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1回答
使用jax，我尝试计算每个样本的梯度，对它们进行处理，然后将它们转换为标准形式，以计算正常参数更新。我的工作代码看起来像这样
differentiate_per_sample = jit(vmap(grad(loss), in_axes=(None, 0, 0)))
gradients = differentiate_per_sample(params, x, y)
# some code
gradients_summed_over_samples = []
for layer in gradients:
(dw, db) = layer
(dw,
浏览 20提问于2020-05-14得票数 1
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在尝试运行worldserver时，我收到标题错误： VMap file 'C:\Users\Christopher\Desktop\MyServer\bin\Debug\data/vmaps/000.vmtree' is missing or points to wrong version of vmap file. Redo vmaps with latest version of vmap_assembler.exe. 我仔细检查了worldserver.conf中的DataDir参数是否指向data文件夹，如下所示： DataDir = "C:\Users\C
浏览 119提问于2019-06-19得票数 2
2回答
下面的代码创建一个排序集，根据其值排序，而不是感谢键。vertexRank是一个负责获取值的对象。除了代码之外，一切都运行良好：vertexCentralities.addAll(vMap.entrySet());所发生的情况是，只有来自vMap的第一个条目被添加到vertexCentralities中，而不是所有条目。
如何将vMap中的所有条目都输入vertexCentralities?
SortedSet<Map.Entry<String，Double>> vertexCentralities =新的TreeSet<Map.Entry<String
浏览 6提问于2012-12-06得票数 1
回答已采纳
在我的应用程序中，将的使用迁移到有什么真正的好处吗？
我不明白，我试图更改代码，现在它无法编译：
7>------ Build started: Project: Meeting Schedule Assistant, Configuration: Release x64 ------
7>CalendarSettingsOutlookPage.cpp
7>C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.30.30705\include\xhash(112,53): error
浏览 6提问于2021-11-10得票数 0
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3回答
我有一个使用JAX扩展实现的自托管JAX服务。
现在我必须提供静态内容，我想知道如何使用JAX。注意，我不知道编译时的物理目录结构.所以，给定一个URL，如
http://bla-bla:8182/static/yaba/daba/doo.png
必须返回文件$(ROOT)/yaba/daba/doo.png，其中$(ROOT)是静态内容根目录。
可以用纯JAX-RS来做吗？
谢谢。
编辑
已知于编译时：
文件系统路径的静态内容根文件夹HTTP用于引用静态内容根文件夹
编译时未知：
根文件夹的实际内容-多少文件、文件类型、目录结构.
浏览 6提问于2011-12-27得票数 17
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我按照的说明在我的JDK上正确安装了最新的JAX-WS发行版(2.2.6) (例如，将jaxws-api.jar和jaxb-api.jar从JAX-WS发行版复制到我的${JAVA_HOME}/lib/ v1.6.0_31目录)。从Eclipse内部，我可以正确地运行wsimport ant任务，并且生成的代码在注释中给出了一个版本戳：
/**
* This class was generated by the JAX-WS RI.
* JAX-WS RI 2.2.6b21
* Generated source version: 2.2
*
*/
我遇到的问题是，生成的客户端代码显示错误，
浏览 0提问于2012-05-03得票数 12
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1回答
我试图在JAX中获得一个简单的参数化函数的Jacobian。守则如下：
# imports
import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import random
# simple parameterization function
def reparameterize(v_params):
theta = v_params[0] + jnp.exp(v_params[1]) * eps
return theta
假设我将eps初始化为形状(3,)的向量，将v_params初始化为形状(3, 2)的向量。
key = ran
浏览 2提问于2022-10-01得票数 1
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4回答
我正在尝试JAX-RS，在Tomcat上部署。它基本上是：
@Path("/hello")
@Produces({"text/plain"})
public class Hellohandler {
@GET
public String hello() {
return "Hello World";
}
}
有没有办法在我的JAX-RS资源中获得ServletContext？
浏览 1提问于2009-11-29得票数 67
回答已采纳
1回答
这对我来说可能是一件非常简单的事情，但我想知道如何在下面的示例中执行映射。 假设我们有一个函数，我们想要计算关于xt，yt和zt的导数，但它还需要额外的参数xs，ys和zs。 import jax.numpy as jnp
from jax import grad, vmap
def fn(xt, yt, zt, xs, ys, zs):
return jnp.sqrt((xt - xs) ** 2 + (yt - ys) ** 2 + (zt - zs) ** 2) 现在，让我们定义输入数据： xt = jnp.array([1., 2., 3., 4.])
yt = jnp.a
浏览 22提问于2021-10-17得票数 1
我试着用vmap注释和取消css文件。
当我选择css文件中的行并用'xx‘注释掉它们时
autocmd BufEnter *.css vmap xx :s/\%V\s*\(\S.*$\)\%V/\/* \1 *\//g <CR>
它工作得很完美
但是当我尝试vmap 'xu‘取消css代码的注释时，
autocmd BufEnter *.css vmap xu :s/\%V\/\*\|**\/\%V//g <CR>
'xx' comment => background-color => /* backgro
浏览 2提问于2018-09-11得票数 1
回答已采纳
我正在使用JAX的JAX实现作为web服务。我对这个JAX-RS非常陌生。
我试图在服务中添加一个方法，该方法接受Employee对象并根据employee对象值返回Employee Id (为此有一个DB命中)。
遵循Restful原则，我将方法设置为@GET，并提供了url路径，如下所示：
@Path("/EmployeeDetails")
public class EmployeeService {
@GET
@Path("/emp/{param}")
public Response getEmpDetails(@PathParam("param&
浏览 4提问于2013-02-22得票数 3
回答已采纳
2回答
我有这样一个WMS层
var wms_layer = new OpenLayers.Layer.WMS(
'OpenLayers WMS',
'http://vmap0.tiles.osgeo.org/wms/vmap0',
{layers: 'basic,clabel,ctylabel,statelabel', transparent: true},
{isBaseLayer: false, opacity: .7}
);
如
浏览 5提问于2013-09-03得票数 3
回答已采纳
我得到了一个包含imageView哈希表的片段
private HashMap<String, ImageView> mImageViewHashMap = new HashMap<String, ImageView>(30);
片段在tabhost中，当更改选项卡时，我的哈希表重置。
我必须实现onSaveInstanceState吗？如何保存哈希表数据？
谢谢。
浏览 2提问于2014-04-04得票数 0
1回答
JAX中的递归
、、
我试图用JAX编写一个(矩阵)逐平方的指数算法。不幸的是，我不太理解跟踪变量，这是复杂的事情。
我的代码是：
import numpy as np
import jax
import jax.numpy as jnp
import jax.lax as jlax
@partial(jax.jit, static_argnums=(1,))
def matpow(A, n):
dim = A.shape[0]
return jlax.switch(
n,
[lambda: jnp.identity(dim),
lambda: A
浏览 10提问于2022-08-25得票数 1
回答已采纳
我想要计算每一个例子的梯度来执行每一个例子的裁剪在最后的梯度下降步骤之前。
我想确保每个例子的梯度是正确的。因此，我在下面实现了这个最小的例子，用JAX测试标准梯度计算和逐个例子梯度计算。
我的问题是，每个例子梯度的平均值与标准计算的梯度不同。
有人看到我哪里出错了吗？
import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import random
def loss(params, x, t):
w, b = params
y = jnp.dot(w, x.T) + b
return ((t.T - y)**2).sum()
浏览 2提问于2022-08-21得票数 2
回答已采纳
1回答
根据的Apache描述，tomcat不支持JAX服务。
但泽西，即JAX参考实现，在tomcat中工作得很好。
我想了解泽西jar是如何让JAX RS在tomcat上工作的？还是tomcat实际上支持JAX应用程序？
浏览 2提问于2015-12-19得票数 0
回答已采纳
我想通过self.put_variable追踪毕业生。有什么办法让这一切成为可能吗？或者另一种方法来更新提供给被跟踪模块的param？
import jax
from jax import numpy as jnp
from jax import grad,random,jit,vmap
import flax
from flax import linen as nn
class network(nn.Module):
input_size : int
output_size : int
@nn.compact
def __call__(sel
浏览 9提问于2022-06-21得票数 1
回答已采纳
当JIT函数的输入结构基本保持不变时，除了有不同数量的元素的一个轴外，是否有可能避免重新编译JIT函数？
import jax
@jax.jit
def f(x):
print('recompiling')
return (x + 10) * 100
a = f(jax.numpy.arange(300000000).reshape((-1, 2, 2)).block_until_ready()) # recompiling
b = f(jax.numpy.arange(300000000).reshape((-1, 2, 2)).block_until_r
浏览 3提问于2021-11-26得票数 3
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我有一些Jax代码需要使用自动区分，在部分代码中，我想从用NumPy编写的库中调用一个函数。当我现在尝试这个的时候
The numpy.ndarray conversion method __array__() was called on the JAX Tracer object Traced<ShapedArray(float32[4,22324])>with<JVPTrace(level=4/1)> with
primal = Traced<ShapedArray(float32[4,22324])>with<DynamicJaxprTrac
浏览 8提问于2022-10-20得票数 1
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我正在编写一个简单的模型加载器，以了解模型是如何加载的。我编写了一个程序来转换自定义格式的.OBJ文件。(它实际上和.OBJ完全一样，我又写了一遍，只是为了学习)。我可以将所有数据加载到std::vectors中，但我不知道如何将其放入一个顶点和索引数组中，因此它呈现错误。以下是不启用裁剪和线框的情况(它应该是一个球体，中间的L形状不是模型的一部分)：
📷
当我让它呈现一个点列表时，所有的顶点都在正确的位置。然而，他们似乎没有形成正确的面孔..。
这是呈现它们的代码：
//=========================================================
浏览 0提问于2011-12-20得票数 7
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