Jaxis `core.max_dim` ja` core.min_dim` kasutamine pakub mitmeid eeliseid, eriti sümboolsete mõõtmete ja polümorfismi kujundamisel:
1. Hilinenud ebavõrdsuse võrdlus: need funktsioonid võimaldavad sümboolsete mõõtmete võrdlemist viivitada kuni kompileerimise ajani, mil kujundid saavad teada. See on kasulik, kuna JAX saab seejärel hinnata ebavõrdsust, mis hõlmab sümboolseid mõõtmeid tõhusamalt, vähendades ebaselgete mõõtmete toimingutega seotud vigu [1].
2. Tingimuslike avalduste käitlemine: kasutades `core.max_dim` ja` core.min_dim`, saate tingimuslikke avaldusi ümber kirjutada viisil, mis ühildub Jaxi kompileerimisprotsessiga. Näiteks `D, kui D> 0 Else 0` asemel võite kirjutada` core.max_dim (d, 0) `, mis väldib selgesõnalist tingimuslikku loogikat ja muudab koodi optimeerimiseks sobivamaks [1].
3. Täiustatud kuju polümorfism: need funktsioonid aitavad käsitseda kujupolümorfseid programme, mis on üliolulised mudelite loomisel, mis võivad töötada erineva sisendsuurusega. Max ja min toiminguid sümboolselt väljendades saab JAX paremini käsitseda partiisuuruses polümorfseid programme, võimaldades ühel salvestatudmodellil töötada erineva partii suurusega [1].
4. Täisarv sõltuvuste vältimine: kasutades `core.max_dim` ja` core.min_dim`, saate vältida selget täisarvu konversioone, mis võib muuta teie koodi paindlikumaks ja vähem sõltuvaks konkreetsetest täisarvude väärtustest. See on kasulik sümboolsete mõõtmetega töötades, mida saab enamiku aritmeetiliste toimingute täisarvuna käsitleda [1].
Üldiselt suurendavad need funktsioonid JAX -programmide ekspressiivsust ja paindlikkust, eriti sümboolsete mõõtmete ja polümorfismi kujundamisel.
Tsitaadid:[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
]
[5] https://docs.jax.dev/en/latest/changelog.html
[6] https://jax.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html
]
[8] https://kolonist26-jax-kr.readthedocs.io/en/latest/gpu_memory_allocation.html