Menangani ketidaksesuaian bentuk dalam pemrosesan batch dengan Jax bisa menantang, tetapi beberapa strategi dapat membantu mengurangi masalah ini:
1. Padding dan Masking: Saat berhadapan dengan array dengan panjang yang berbeda, Anda dapat memadukannya dengan nol atau nilai placeholder lain untuk memastikan mereka semua memiliki panjang yang sama. Untuk menghindari perhitungan yang tidak perlu pada nilai -nilai empuk, terapkan teknik masking. Misalnya, saat menghitung fungsi softmax, Anda dapat mengatur nilai empuk dekat dengan minus tak terbatas untuk menonaktifkan efeknya pada perhitungan [5].
2. Penggunaan `vmap` dengan persiapan input yang cermat:` vmap` menerapkan fungsi untuk setiap elemen batch, tetapi membutuhkan semua elemen untuk memiliki bentuk yang sama. Pastikan array input Anda disiapkan dengan benar sebelum menerapkan `vmap`. Jika array memiliki panjang yang berbeda, bantalan diperlukan [3] [5].
3. Axis Alignment and Broadcasting: Jax `lax.select` dan primitif serupa memiliki siaran otomatis terbatas. Anda mungkin perlu menyelaraskan sumbu secara manual atau menyiarkan array agar sesuai dengan bentuk yang diharapkan [2].
4. Mengoptimalkan ukuran batch dan penggunaan memori: Menyeimbangkan ukuran batch dengan kendala memori sangat penting. Batch yang lebih besar dapat menyebabkan perhitungan yang lebih efisien tetapi juga dapat meningkatkan penggunaan memori dan jumlah perhitungan "tidak berguna" pada nilai empuk [3] [5].
5. Teknik Debugging: Gunakan alat debugging Jax untuk mengidentifikasi dan memperbaiki ketidakcocokan bentuk. Ini termasuk memeriksa kesalahan pernyataan bentuk dan menggunakan alat seperti pytrees untuk mengelola struktur data yang kompleks [6].
6. Bentuk strategi polimorfisme: Saat menggunakan bentuk polimorfisme, pastikan bahwa dimensi simbolik dibatasi dengan benar. Gunakan teknik seperti mengganti `max` atau` min` dengan `core.max_dim` dan` core.min_dim` untuk menunda perbandingan ketimpangan hingga waktu kompilasi [1].
Dengan menggunakan strategi ini, Anda dapat secara efektif menangani ketidakcocokan bentuk dan mengoptimalkan pemrosesan batch di JAX.
Kutipan:[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-lengths
[6] https://dokumen.pub/google-jax-cookbook.html
[7] https://github.com/google/jax/issues/2787
[8] https://proending.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/42c40aff7814e9796266e12053b1c610-supplemental-conference.pdf