Python 有效地从函数填充数组

我想从一个函数构造一个2D数组，这样我就可以利用

jax.jit

我通常使用

numpy

执行此操作的方法是创建一个空数组，然后将该数组填充到位

xx = jnp.empty((num_a, num_b))
yy = jnp.empty((num_a, num_b))
zz = jnp.empty((num_a, num_b))

for ii_a in range(num_a):
    for ii_b in range(num_b):
        a = aa[ii_a, ii_b]
        b = bb[ii_a, ii_b]

        xyz = self.get_coord(a, b)

        xx[ii_a, ii_b] = xyz[0]
        yy[ii_a, ii_b] = xyz[1]
        zz[ii_a, ii_b] = xyz[2]

为了在

jax

中实现这一点，我尝试使用

jax.opt.index\u更新

        xx = xx.at[ii_a, ii_b].set(xyz[0])
        yy = yy.at[ii_a, ii_b].set(xyz[1])
        zz = zz.at[ii_a, ii_b].set(xyz[2])

这运行时没有错误，但当我尝试使用

@jax.jit

装饰器时，速度非常慢（至少比纯python/numpy版本慢一个数量级）

使用

jax

从函数填充多维数组的最佳方法是什么？

jax有一个专门为此类应用程序设计的

只要您的

get_coords

函数与JAX兼容（即是一个没有副作用的纯函数），您就可以在一行中完成这一点：

从jax导入vmap
xx，yy，zz=vmap（vmap（get_coord））（aa，bb）

这可以通过使用或函数有效地实现

使用

矢量化
的示例：

import jax.numpy as jnp

def get_coord(a, b):
    return jnp.array([a, b, a+b])

f0 = jnp.vectorize(get_coord, signature='(),()->(i)')
f1 = jnp.vectorize(f0, excluded=(1,), signature='()->(i,j)')

xyz = f1(a,b)

vectorize
功能在发动机罩下使用
vmap
，因此这应该完全等同于：

f0 = jax.vmap(get_coord, (None, 0))
f1 = jax.vmap(f0, (0, None)) 

使用
vectorize
的优点是代码仍然可以在标准numpy中运行。缺点是代码不够简洁，而且由于包装器的存在，可能会产生少量开销。
为了让它正常工作，我似乎需要在_轴中显式地添加
，
jax.vmap（jax.vmap（get_coord，（None，0）），（0，None））
。