jax如何获得optimizer函数

在JAX中，optimizer函数通常指的是用于优化计算图中参数的函数，它可以用来训练模型。JAX提供的优化器库是`jax.experimental.optimizers`，这个模块提供了多种优化算法的实现，例如随机梯度下降（SGD）、动量优化器（Momentum）、Adagrad、RMSprop等。

要获得一个optimizer函数，首先需要安装JAX库，然后从`jax.experimental.optimizers`模块中导入所需的优化器。下面是一个简单的例子，展示如何获取一个SGD优化器：

import jax.experimental.optimizers as optimizers

# 创建一个optimizer实例
opt_init, opt_update, get_params = optimizers.sgd(step_size=1e-2)

# 初始化优化器状态
opt_state = opt_init(params)  # params 是你的模型参数

# 使用opt_update更新参数
def update(params, opt_state):
    grads = compute_grads(params)  # 计算梯度，这里需要替换为实际计算梯度的函数
    return opt_update(1, grads, opt_state)

# 获取参数的函数
def get_params(opt_state):
    return opt_get(params)

在这个例子中，`opt_init`是用于初始化优化器状态的函数，`opt_update`是根据梯度更新参数并返回新的优化器状态的函数，而`get_params`则是从优化器状态中提取最新参数的函数。