Aby opóźnić porównania nierówności do czasu kompilacji w JAX, możesz użyć niektórych strategii, które obejmują przepisanie kodu w celu wykorzystania symbolicznych operacji JAX. Oto kilka metod, aby to osiągnąć:
1. Użyj `core.max_dim` i` core.min_dim`: .max_dim` i `core.min_dim`. Funkcje te opóźniają porównanie nierówności do czasu kompilacji, gdy kształty stają się znane. Na przykład, zamiast `d, jeśli d> 0 else 0`, możesz napisać` core.max_dim (d, 0) `.
2. Przepisz Warunki: Spróbuj przepisać warunki za pomocą `core.max_dim` i` core.min_dim`. Takie podejście pomaga opóźnić ocenę nierówności do momentu ustalenia kształtów w czasie kompilacji.
3. Unikaj zależności całkowitej: polegaj na fakcie, że wymiary symboliczne mogą być traktowane jako liczby całkowite dla większości operacji arytmetycznych. Zamiast `int (d) + 5`, napisz` D + 5`. Zmniejsza to zależność od wymiarów liczb całkowitych i pozwala na bardziej elastyczną kompilację.
4. Określ ograniczenia symboliczne: Jeśli to możliwe, określ ograniczenia symboliczne, aby poprowadzić JAX w obsłudze nierówności podczas kompilacji. Może to pomóc w optymalizacji kodu, opóźniając porównania do czasu konieczności.
Stosując te strategie, możesz skutecznie opóźniać porównania nierówności do czasu kompilacji w JAX, co może poprawić wydajność i elastyczność twojego kodu.
Cytaty:[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
[8] https://stackoverflow.com/questions/69070804/how-to-reduce-jax-compile-time-when-using-for-loop