เพื่อชะลอการเปรียบเทียบความไม่เท่าเทียมกับเวลาในการรวบรวมใน JAX คุณสามารถใช้กลยุทธ์บางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโค้ดของคุณใหม่เพื่อใช้การดำเนินงานเชิงสัญลักษณ์ของ JAX นี่คือวิธีการบางอย่างในการบรรลุเป้าหมายนี้:
1. ใช้ `core.max_dim` และ` core.min_dim`: แทนที่จะใช้ฟังก์ชั่น `max` หรือ` min` ในตัวหรือ `np.max` และ` np.min ' .max_dim` และ `core.min_dim` ฟังก์ชั่นเหล่านี้ชะลอการเปรียบเทียบความไม่เท่าเทียมกันจนกว่าจะถึงเวลาในการรวบรวมเมื่อมีการรู้จักรูปร่าง ตัวอย่างเช่นแทนที่จะเป็น `d ถ้า d> 0 else 0` คุณสามารถเขียน` core.max_dim (d, 0) `
2. การเขียนเงื่อนไขใหม่: ลองเขียนเงื่อนไขใหม่โดยใช้ `core.max_dim` และ` core.min_dim` วิธีการนี้ช่วยในการชะลอการประเมินความไม่เท่าเทียมจนกว่ารูปร่างจะถูกกำหนดในเวลาที่รวบรวม
3. หลีกเลี่ยงการพึ่งพาจำนวนเต็ม: ขึ้นอยู่กับความจริงที่ว่ามิติเชิงสัญลักษณ์สามารถถือว่าเป็นจำนวนเต็มสำหรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ส่วนใหญ่ แทนที่จะเป็น `int (d) + 5` เขียน` d + 5` สิ่งนี้จะช่วยลดการพึ่งพามิติจำนวนเต็มและช่วยให้การรวบรวมมีความยืดหยุ่นมากขึ้น
4. ระบุข้อ จำกัด เชิงสัญลักษณ์: ถ้าเป็นไปได้ให้ระบุข้อ จำกัด เชิงสัญลักษณ์เพื่อเป็นแนวทางในการจัดการความไม่เท่าเทียมกันในระหว่างการรวบรวม สิ่งนี้สามารถช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพรหัสโดยการชะลอการเปรียบเทียบจนกว่าจะจำเป็น
ด้วยการใช้กลยุทธ์เหล่านี้คุณสามารถชะลอการเปรียบเทียบความไม่เท่าเทียมกับเวลาในการรวบรวมใน JAX ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นของรหัสของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การอ้างอิง:[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