Zvládnutie nesúladu tvaru v dávkovom spracovaní s Jax môže byť náročné, ale niekoľko stratégií môže pomôcť zmierniť tieto problémy:
1. Čalúnenie a maskovanie: Pri riešení polí rôznych dĺžok ich môžete vložiť s nulami alebo inou zásadnou hodnotou, aby ste zaistili, že všetci majú rovnakú dĺžku. Aby ste sa vyhli zbytočným výpočtom na čalúnené hodnoty, implementujte maskovacie techniky. Napríklad pri výpočte funkcie SoftMax môžete nastaviť vyplnené hodnoty blízko mínus nekonečno, aby ste zakázali ich účinok na výpočet [5].
2. Použitie `VMAP` s opatrným prípravou vstupu:` VMAP 'aplikuje funkciu na každý prvok dávky, ale vyžaduje, aby všetky prvky mali rovnaký tvar. Pred použitím `VMAP` sa uistite, že vaše vstupné polia sú správne pripravené. Ak majú polia rôzne dĺžky, je potrebné vypchávanie [3] [5].
3. Zarovnanie osi a vysielanie: Jax's `LAX.Select` a podobné primitíva majú obmedzené automatické vysielanie. Možno budete musieť manuálne zarovnať sekery alebo vysielacie polia tak, aby zodpovedali očakávaným tvarom [2].
4. Optimalizovať veľkosť dávky a využitie pamäte: Vyváženie veľkosti dávky s obmedzeniami pamäte je rozhodujúce. Väčšie šarže môžu viesť k efektívnejším výpočtom, ale môžu tiež zvýšiť využitie pamäte a počet „zbytočných“ výpočtov na čalúnené hodnoty [3] [5].
5. Techniky ladenia: Na identifikáciu a opravu nezhody tvaru použite nástroje ladenia Jaxu. Zahŕňa to kontrolu chýb na tvrdenie tvaru a používanie nástrojov, ako je Pytrees na správu zložitých dátových štruktúr [6].
6. Stratégie polymorfizmu tvaru: Pri použití polymorfizmu tvaru zabezpečte, aby boli symbolické rozmery správne obmedzené. Používajte techniky, ako je nahradenie `max` alebo` min` pomocou `core.max_dim` a` core.min_dim` na oneskorenie porovnania nerovnosti až do času kompilácie [1].
Využitím týchto stratégií môžete efektívne zvládnuť nesúlad tvarov a optimalizovať dávkové spracovanie v JAX.
Citácie:[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-ligths
[6] https://dokumen.pub/google-jax-ookbook.html
[7] https://github.com/google/jax/issues/2787
[8] https://proceingings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/42c40aff7814e9796266e12053b1c610-supplemental-conference.pdf