NeRF 논문 스터디

‍서산·2022년 5월 2일

논문 리뷰

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JAX

jax.numpy->cpu memory 대신 gpu memory 사용
grad->함수를 미분
jit->함수를 input으로 받고 컴파일된 함수를 return. cache개념
vmap->함수를 vectorize함
pmap->여러개의 gpu로 vmap 실행

reduce

얘가 결국 tree 형태다. tree 형태이기 때문에 각각의 leaf에 함수를 병렬적으로 적용시킬 수 있다.

jax.tree_util.tree_reduce

jnp.prod

원소들의 곱을 return

jax.value_and_grad

함수의 결과값과 도함수를 return

has_aux=True면 (함수값, auxilary data)와 도함수를 return

jax.tree_map

getattr()

flax.optim

functools.partial

함수의 class instance 느낌

numpy.clip

상한값, 하한값 설정

Random
PRNGKey -> 난수 생성기
random.split -> 난수 생성기를 쪼개서 여러개를 만듦
random.uniform -> 0-1사이의 숫자를 뽑음

call