mindspore.ops.jvp

mindspore.ops.jvp(fn, inputs, v)

计算给定网络的雅可比向量积(Jacobian-vector product, JVP)。JVP对应 前向模式自动微分。

参数：

• fn (Union[Function, Cell]) - 待求导的函数或网络。以Tensor为入参，返回Tensor或Tensor数组。

• inputs (Union[Tensor, tuple[Tensor], list[Tensor]]) - 输入网络 fn 的入参。

• v (Union[Tensor, tuple[Tensor], list[Tensor]]) - 与雅可比矩阵相乘的向量，shape和type与网络的输入一致。

返回：

• net_output (Union[Tensor, tuple[Tensor]]) - 输入网络的正向计算结果。

• jvp (Union[Tensor, tuple[Tensor]]) - 雅可比向量积的结果。

异常：

• TypeError - inputs 或 v 类型不符合要求。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import ops
>>> from mindspore import Tensor
>>> class Net(nn.Cell):
...     def construct(self, x, y):
...         return x**3 + y
>>> x = Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]]).astype(np.float32))
>>> y = Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]]).astype(np.float32))
>>> v = Tensor(np.array([[1, 1], [1, 1]]).astype(np.float32))
>>> output = ops.jvp(Net(), (x, y), (v, v))
>>> print(output[0])
[[ 2. 10.]
 [30. 68.]]
>>> print(output[1])
[[ 4. 13.]
 [28. 49.]]