Обработка несоответствий формы в обработке партии с JAX может быть сложной задачей, но несколько стратегий могут помочь смягчить эти проблемы:
1. Надо и маскировка: при работе с массивами разных длины вы можете подумать о нулях или другой стоимости заполнителя, чтобы убедиться, что они имеют одинаковую длину. Чтобы избежать ненужных вычислений на мягких значениях, реализуйте методы маскировки. Например, при вычислении функции Softmax вы можете установить накладные значения, близкие к минус бесконечности, чтобы отключить их влияние на вычисление [5].
2. Использование `vmap` с тщательной подготовкой ввода:` vmap` применяет функцию к каждому элементу партии, но это требует, чтобы все элементы имели одинаковую форму. Убедитесь, что ваши входные массивы будут правильно подготовлены перед применением `vmap '. Если массивы имеют разные длины, необходима прокладка [3] [5].
3. Выравнивание оси и вещание: Jax's `lax.select` и аналогичные примитивы имеют ограниченное автоматическое вещание. Вам может потребоваться вручную выравнивать оси или массивы трансляции, чтобы соответствовать ожидаемым формам [2].
4. Оптимизировать размер партии и использование памяти: балансировка размера партии с ограничениями памяти имеет решающее значение. Большие партии могут привести к более эффективным вычислениям, но также могут увеличить использование памяти и количество «бесполезных» вычислений на мягких значениях [3] [5].
5. Методы отладки: Используйте инструменты отладки JAX для определения и исправления несоответствий формы. Это включает в себя проверку ошибок утверждения в форме и использование таких инструментов, как питры для управления сложными структурами данных [6].
6. Стратегии полиморфизма формы: при использовании полиморфизма формы убедитесь, что символические измерения должным образом ограничены. Используйте методы, такие как замена `max` или` min` на `core.max_dim` и` core.min_dim`, чтобы задержать сравнения неравенства до времени компиляции [1].
Используя эти стратегии, вы можете эффективно обрабатывать несоответствия формы и оптимизировать партийную обработку в JAX.
Цитаты:[1] https://docs.jax.dev/en/latest/export/shape_poly.html
[2] https://github.com/google/jax/issues/1263
[3] https://app.studyraid.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-lenys
[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