计算JAX中神经网络模型梯度与自身的点积

我们可以使用JAX库中的gradient和vmap函数来实现。首先，我们定义一个函数来计算网络模型中的损失。然后，我们使用grad函数计算这个损失函数对模型参数的梯度。接着，我们使用vmap函数对这些梯度进行批量化处理，以便计算它们与自身的点积。最后，我们可以使用numpy中的dot函数计算得到点积。下面是一些示例代码：

import jax.numpy as np
from jax import grad, vmap

def loss_fn(params, inputs, targets):
  preds = model_fn(params, inputs)
  return np.mean((preds - targets) ** 2)

batched_loss_grad = vmap(grad(loss_fn), in_axes=(None, 0, 0))

params = init_params()
inputs_batch = np.array([1, 2, 3])
targets_batch = np.array([4, 5, 6])
grads_batch = batched_loss_grad(params, inputs_batch, targets_batch)

dot_product = np.dot(grads_batch.ravel(), grads_batch.ravel())