Epätasa -arvovertailujen viivästymiseksi kokoamisaikaan JAX: ssä voit käyttää tiettyjä strategioita, joihin liittyy koodisi uudelleenkirjoittaminen Jaxin symbolisten toimintojen hyödyntämiseen. Tässä on joitain menetelmiä tämän saavuttamiseksi:
1. Käytä `core.max_dim` ja` core.min_dim`: sen sijaan, että käyttäisit sisäänrakennettua `max` tai` min` -toimintoja tai `np.max` ja` np.min`, voit korvata ne ytimellä "ytimessä .max_dim` ja `core.min_dim`. Nämä toiminnot viivästyttävät epätasa -arvon vertailua, kunnes kokoamisaika, jolloin muodot tunnetaan. Esimerkiksi `d, jos d> 0 else 0`, sen sijaan, voit kirjoittaa` core.max_dim (d, 0) `.
2. Kirjoita ehdolliset: yritä kirjoittaa ehdolliset uudelleenkäyttöiset `core.max_dim` ja` core.min_dim`. Tämä lähestymistapa auttaa viivyttämään epätasa -arvon arviointia, kunnes muodot määritetään käännösaikana.
3. Vältä kokonaislukuriippuvuuksia: Luottaan siihen, että symbolisia ulottuvuuksia voidaan käsitellä kokonaislukuina useimmille aritmeettisille operaatioille. Kirjoita `int (d) + 5` sijasta` d + 5`. Tämä vähentää riippuvuutta kokonaislukuista ja mahdollistaa joustavamman kokoamisen.
4. Määritä symboliset rajoitukset: Määritä mahdollisuuksien mukaan symboliset rajoitukset, jotka ohjaavat JAX: ää epätasa -arvon käsittelyssä kokoamisen aikana. Tämä voi auttaa koodin optimoinnissa viivästyttämällä vertailuja tarvittaessa.
Käyttämällä näitä strategioita voit viivästyttää tehokkaasti eriarvoisuusvertailuja kokoamisaikaan Jaxissa, mikä voi parantaa koodin tehokkuutta ja joustavuutta.
Viittaukset:[1] https://inria.hal.science/hal-03431315v2/document
[2] https://docs.jax.dev/en/latest/jit-compilation.html
[3] https://github.com/jax-ml/jax/blob/main/changelog.md
[4] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[5] https://arxiv.org/abs/1204.1069
[6] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/readme.md
[7] https://arxiv.org/abs/1602.05281
.