¿Cuáles son los beneficios de usar Core.max_dim y Core.min_dim en Jax?

1. Comparación de desigualdad retardada: estas funciones permiten que la comparación de dimensiones simbólicas se retrase hasta el tiempo de compilación, cuando se conocen formas. Esto es útil porque Jax puede evaluar las desigualdades que involucran dimensiones simbólicas de manera más efectiva, reduciendo los errores relacionados con las operaciones de dimensión no concluyentes [1].

2. Manejo de declaraciones condicionales: al usar `core.max_dim` y` core.min_dim`, puede reescribir declaraciones condicionales de una manera que sea más compatible con el proceso de compilación de Jax. Por ejemplo, en lugar de `d if d> 0 más 0`, puede escribir` core.max_dim (d, 0) `, lo que evita la lógica condicional explícita y hace que el código sea más susceptible de optimización [1].

3. Polimorfismo de forma mejorada: estas funciones ayudan a manejar programas de forma-polimórfica, que son cruciales para crear modelos que pueden funcionar con diferentes tamaños de entrada. Al expresar las operaciones MAX y MIN simbólicamente, Jax puede manejar mejor los programas-polimórficos de tamaño por lotes, lo que permite que un solo modelo guardado funcione con varios tamaños de lotes [1].

4. Evitando las dependencias enteras: al usar `core.max_dim` y` core.min_dim`, puede evitar conversiones enteras explícitas, lo que puede hacer que su código sea más flexible y menos dependiente de valores enteros específicos. Esto es beneficioso cuando se trabaja con dimensiones simbólicas que pueden tratarse como enteros para la mayoría de las operaciones aritméticas [1].

En general, estas funciones mejoran la expresividad y flexibilidad de los programas JAX, especialmente cuando se trata de dimensiones simbólicas y el polimorfismo de forma.