Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Milyen stratégiákat tudok használni az alak eltéréseinek kezelésére a tétel feldolgozásában a JAX -rel


Milyen stratégiákat tudok használni az alak eltéréseinek kezelésére a tétel feldolgozásában a JAX -rel


Az alakváltozások kezelése a kötegelt feldolgozásban a JAX -szel kihívást jelenthet, de számos stratégia segíthet enyhíteni ezeket a kérdéseket:

1. párnás és maszkolás: Különböző hosszúságú tömbökkel való foglalkozáskor nullákkal vagy más helyőrző értékkel bocsáthatja őket, hogy mindegyik azonos hosszúságú legyen. A párnázott értékek felesleges számításának elkerülése érdekében hajtsa végre a maszkolási technikákat. Például a SoftMax funkció kiszámításakor beállíthatja a párnázott értékeket a mínusz végtelenség közelében, hogy letilthassa a számításra gyakorolt ​​hatását [5].

2. A „VMAP” használata gondos bemeneti előkészítéssel: A `vmap 'függvényt alkalmaz a tétel minden elemére, de ehhez minden elemnek azonos formájú. Győződjön meg arról, hogy a bemeneti tömbök megfelelően készülnek, mielőtt a „vmap” alkalmazása előtt van. Ha a tömbök eltérő hosszúságúak, akkor a párnázás szükséges [3] [5].

3. A tengely igazítása és műsorszórása: Jax „LAX.Select” és hasonló primitívek korlátozott automatikus műsorszórással rendelkeznek. Előfordulhat, hogy manuálisan igazítania kell a tengelyeket vagy sugárzási tömböket, hogy megfeleljen a várt alakzatoknak [2].

4. Optimalizálja a tétel méretét és a memória használatát: A tétel méretének kiegyensúlyozása a memória korlátozásokkal döntő jelentőségű. A nagyobb tételek hatékonyabb számításhoz vezethetnek, de növelhetik a memória használatát és a "haszontalan" számítások számát a párnázott értékeken [3] [5].

5. Hibakeresési technikák: Használja a JAX hibakeresési eszközeit az alak eltéréseinek azonosításához és rögzítéséhez. Ez magában foglalja az alakmegállapodási hibák ellenőrzését és az olyan eszközök használatát, mint a Pytrees az összetett adatszerkezetek kezelésére [6].

6. alakpolimorfizmus stratégiák: Az alak polimorfizmusa használatakor gondoskodjon arról, hogy a szimbolikus dimenziók megfelelően korlátozódjanak. Használjon olyan technikákat, mint például a „max” vagy a „min” cseréje a „core.max_dim” és a „core.min_dim” -re, hogy késleltesse az egyenlőtlenség -összehasonlításokat az összeállítási időig [1].

Ezen stratégiák alkalmazásával hatékonyan kezelheti az alak eltéréseit és optimalizálhatja a kötegelt feldolgozást a JAX -ben.

Idézetek:
[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-nifferent-lengths
[6] https://dokumen.pub/google-jax-cookbook.html
[7] https://github.com/google/jax/issues/2787
[8] https://proordings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/42c40aff7814e97962666e12053b1c610-supplemental-con.pdf