Para adiar as comparações de desigualdades ao tempo de compilação no JAX, você pode usar certas estratégias que envolvem a reescrita de seu código para utilizar as operações simbólicas da JAX. Aqui estão alguns métodos para conseguir isso:
1. Use `core.max_dim` e` cor.min_dim`: em vez de usar funções internas `max` ou` min`, ou `np.max` e` np.min`, você pode substituí-las por `núcleo .max_dim` e `cor.min_dim`. Essas funções atrasam a comparação da desigualdade até o tempo de compilação em que as formas se tornam conhecidas. Por exemplo, em vez de `d se d> 0 else 0`, você pode escrever` core.max_dim (d, 0) `.
2. Reescrever condicionais: tente reescrever condicionais usando `core.max_dim` e` cor.min_dim`. Essa abordagem ajuda a atrasar a avaliação de desigualdades até que as formas sejam determinadas no momento da compilação.
3. Evite dependências inteiras: confie no fato de que as dimensões simbólicas podem ser tratadas como números inteiros para a maioria das operações aritméticas. Em vez de `int (d) + 5`, escreva` d + 5`. Isso reduz a dependência das dimensões inteiras e permite compilação mais flexível.
4. Especifique restrições simbólicas: se possível, especifique restrições simbólicas para orientar o JAX ao lidar com as desigualdades durante a compilação. Isso pode ajudar a otimizar o código, atrasando as comparações até o necessário.
Ao empregar essas estratégias, você pode efetivamente atrasar as comparações de desigualdades ao tempo de compilação no JAX, o que pode melhorar a eficiência e a flexibilidade do seu código.
Citações:[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