Obsługa niedopasowań kształtów w przetwarzaniu wsadowym z JAX może być trudne, ale kilka strategii może pomóc złagodzić te problemy:
1. Wyściółka i maskowanie: W przypadku tablicy o różnych długościach możesz je zerować lub inną wartością symboliczną, aby zapewnić, że wszystkie mają taką samą długość. Aby uniknąć niepotrzebnych obliczeń dotyczących wyściełanych wartości, wdrożyć techniki maskowania. Na przykład, podczas obliczania funkcji Softmax, możesz ustawić wyściełane wartości blisko minus nieskończoność, aby wyłączyć ich wpływ na obliczenia [5].
2. Użycie `vmap` z starannym przygotowaniem wejściowym:` vmap` stosuje funkcję do każdego elementu partii, ale wymaga to, aby wszystkie elementy mają ten sam kształt. Upewnij się, że tablice wejściowe są odpowiednio przygotowywane przed zastosowaniem „VMAP”. Jeśli tablice mają różne długości, konieczne jest wyściółka [3] [5].
3. Wyrównanie i nadawanie osi: Jax's „Lax.select” i podobne prymitywy mają ograniczone automatyczne transmisję. Może być konieczne ręczne wyrównanie osi lub transmisji, aby dopasować się do oczekiwanych kształtów [2].
4. Optymalizuj rozmiar partii i użycie pamięci: Bilansowanie wielkości partii z ograniczeniami pamięci jest kluczowe. Większe partie mogą prowadzić do bardziej wydajnych obliczeń, ale mogą również zwiększyć zużycie pamięci i liczbę „bezużytecznych” obliczeń na wartości wyściełanych [3] [5].
5. Techniki debugowania: Użyj narzędzi debugowania JAX do identyfikacji i naprawy niedopasowania kształtów. Obejmuje to sprawdzanie błędów asercji kształtu i korzystanie z narzędzi takich jak PyTrees do zarządzania złożonymi strukturami danych [6].
6. Strategie polimorfizmu kształtu: Podczas stosowania polimorfizmu kształtu upewnij się, że wymiary symboliczne są odpowiednio ograniczone. Użyj technik, takich jak zastąpienie `max` lub` min` na `core.max_dim` i` core.min_dim`, aby opóźnić porównania nierówności do czasu kompilacji [1].
Stosując te strategie, możesz skutecznie obsługiwać niedopasowania kształtów i optymalizować przetwarzanie wsadowe w JAX.
Cytaty:[1] https://docs.jax.dev/en/latest/export/shape_poly.html
[2] https://github.com/google/jax/issues/1263
[3] https://app.stuturyda.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-different długości
[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-Conference.pdf