La gestion des décalages de forme dans le traitement par lots avec Jax peut être difficile, mais plusieurs stratégies peuvent aider à atténuer ces problèmes:
1. Tampon et masquage: Lorsque vous traitez des tableaux de longueurs différentes, vous pouvez les remplir avec des zéros ou une autre valeur d'espace réservé pour vous assurer qu'ils ont tous la même longueur. Pour éviter les calculs inutiles sur les valeurs rembourrées, implémentez les techniques de masquage. Par exemple, lors du calcul de la fonction Softmax, vous pouvez définir des valeurs rembourrées proches de moins d'infini pour désactiver leur effet sur le calcul [5].
2. L'utilisation de «VMAP» avec une préparation d'entrée minutieuse: «VMAP» applique une fonction à chaque élément d'un lot, mais il nécessite que tous les éléments aient la même forme. Assurez-vous que vos tableaux d'entrée sont correctement préparés avant d'appliquer «VMAP». Si les tableaux ont des longueurs différentes, le rembourrage est nécessaire [3] [5].
3. Alignement et diffusion de l'axe: `LAX.Select» de Jax et des primitives similaires ont une diffusion automatique limitée. Vous devrez peut-être aligner manuellement des axes ou des tableaux de diffusion pour correspondre aux formes attendues [2].
4. Optimiser la taille du lot et l'utilisation de la mémoire: équilibrer la taille du lot avec les contraintes de mémoire est crucial. Des lots plus importants peuvent conduire à un calcul plus efficace mais peuvent également augmenter l'utilisation de la mémoire et le nombre de calculs "inutiles" sur les valeurs rembourrées [3] [5].
5. Techniques de débogage: utilisez les outils de débogage de Jax pour identifier et corriger les décalages de forme. Cela comprend la vérification des erreurs d'assistance de forme et l'utilisation d'outils tels que Pytrees pour gérer des structures de données complexes [6].
6. Stratégies de polymorphisme de forme: Lors de l'utilisation du polymorphisme de forme, assurez-vous que les dimensions symboliques sont correctement limitées. Utilisez des techniques comme le remplacement de `max` ou` min` par `core.max_dim` et` core.min_dim` pour retarder les comparaisons d'inégalité jusqu'au temps de compilation [1].
En utilisant ces stratégies, vous pouvez gérer efficacement les décalages de forme et optimiser le traitement par lots dans Jax.
Citations:[1] https://docs.jax.dev/en/latest/export/shape_poly.html
[2] https://github.com/google/jax/issues/1263
[3] https://app.studyrad.com/en/read/11969/381946/batching-computations
[4] https://jax.readthedocs.io/en/latest/faq.html
[5] https://stackoverflow.com/questions/68303110/jax-batching-with-ifferent-legths
[6] https://dokumen.pub/google-jax-cookbook.html
[7] https://github.com/google/jax/issues/2787
[8] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/42c40aff7814e9796266e12053b1c610-supplemental-confite.pdf