Lai atliktu nevienlīdzības salīdzinājumus ar apkopošanas laiku Jax, varat izmantot noteiktas stratēģijas, kas ietver jūsu koda pārrakstīšanu, lai izmantotu Jax simboliskās operācijas. Šeit ir dažas metodes, kā to sasniegt:
1. Izmantojiet `core.max_dim` un` core.min_dim`: tā vietā, lai izmantotu iebūvēto `max` vai` min` funkcijas, vai `np.max` un` np.min`, jūs varat tās aizstāt ar `Core Core .max_dim` un `core.min_dim`. Šīs funkcijas aizkavē nevienlīdzības salīdzinājumu līdz kompilācijas laikam, kad veidojas formas. Piemēram, `D, ja d> 0 cits 0`, varat rakstīt` core.max_dim (d, 0) `.
2. Pārrakstiet nosacījumus: mēģiniet pārrakstīt nosacījumus, izmantojot `core.max_dim` un` core.min_dim`. Šī pieeja palīdz aizkavēt nevienlīdzības novērtēšanu, līdz formas tiek noteiktas apkopošanas laikā.
3. Izvairieties no veselu skaitļu atkarībām: paļaujieties uz faktu, ka simboliskajām dimensijām lielākajai daļai aritmētisko operāciju var uzskatīt par veseliem skaitļiem. `Int (d) + 5` vietā uzrakstiet` d + 5`. Tas samazina atkarību no veseliem skaitļiem un ļauj veikt elastīgāku kompilāciju.
4. Norādiet simboliskos ierobežojumus: Ja iespējams, norādiet simboliskos ierobežojumus, lai vadītu Jax, apstrādājot nevienlīdzību apkopošanas laikā. Tas var palīdzēt optimizēt kodu, kavējot salīdzinājumus, līdz tas ir nepieciešams.
Izmantojot šīs stratēģijas, jūs varat efektīvi kavēt nevienlīdzības salīdzināšanu ar apkopošanas laiku Jax, kas var uzlabot jūsu koda efektivitāti un elastību.
Atsauces:[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-goop