باستخدام `core.max_dim` و` core.min_dim` في Jax يوفر العديد من الفوائد ، لا سيما عند التعامل مع الأبعاد الرمزية والتشكيل شكل الشكل:
1. مقارنة عدم المساواة المتأخرة: تسمح هذه الوظائف بمقارنة الأبعاد الرمزية لتأخير حتى وقت التجميع ، عندما تصبح الأشكال معروفة. هذا مفيد لأن Jax يمكنه بعد ذلك تقييم عدم المساواة التي تنطوي على أبعاد رمزية بشكل أكثر فعالية ، مما يقلل من الأخطاء المتعلقة بعمليات الأبعاد غير الحاسمة [1].
2. التعامل مع البيانات الشرطية: باستخدام `core.max_dim` و` core.min_dim` ، يمكنك إعادة كتابة البيانات الشرطية بطريقة أكثر توافقًا مع عملية تجميع Jax. على سبيل المثال ، بدلاً من `d إذا كان d> 0 آخر 0` ، يمكنك كتابة` core.max_dim (d ، 0) `، الذي يتجنب المنطق الشرطي الصريح ويجعل الكود أكثر قابلية للتحسين [1].
3. تعدد الأشكال المحسّنة: تساعد هذه الوظائف في التعامل مع برامج الشكل الشجاعية ، والتي تعد حاسمة لإنشاء نماذج يمكن أن تعمل بأحجام مدخلات مختلفة. من خلال التعبير عن عمليات MAX و MIN بشكل رمزي ، يمكن لـ JAX التعامل بشكل أفضل مع برامج حجم الدُفعات ، مما يسمح لعرض الحافظة الواحدة للعمل بأحجام دفع مختلفة [1].
4. تجنب تبعيات عدد صحيح: باستخدام `core.max_dim` و` core.min_dim` ، يمكنك تجنب تحويلات عدد صحيح صريح ، والتي يمكن أن تجعل الكود أكثر مرونة وأقل اعتمادًا على قيم عدد صحيح محددة. هذا مفيد عند العمل بأبعاد رمزية يمكن التعامل معها كمناسبات لمعظم العمليات الحسابية [1].
بشكل عام ، تعزز هذه الوظائف التعبير ومرونة برامج JAX ، خاصة عند التعامل مع الأبعاد الرمزية وشكل الأشكال.
الاستشهادات:[1] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/readme.md
[2] https://docs.jax.dev/en/latest/faq.html
[3] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/core.py
[4] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-hould-or-houldnt-be-using-jax-in-2023/
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/changelog.html
[6] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
[7] https://stackoverflow.com/questions/75471289/huge-memory-requirement-difference-between-jax-0-2-17-and-jax-0-4-1
[8] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html