JAX, што расшыфроўваецца як "Just Another XLA", - гэта бібліятэка Python, распрацаваная Google Research, якая забяспечвае магутную структуру для высокапрадукцыйных лікавых вылічэнняў. Ён спецыяльна распрацаваны для аптымізацыі машыннага навучання і навуковых вылічэнняў у асяроддзі Python. JAX прапануе некалькі ключавых функцый, якія забяспечваюць максімальную прадукцыйнасць і эфектыўнасць. У гэтым адказе мы падрабязна вывучым гэтыя функцыі.
1. Своечасовая кампіляцыя (JIT): JAX выкарыстоўвае XLA (паскораную лінейную алгебру) для кампіляцыі функцый Python і выканання іх на такіх паскаральніках, як GPU або TPU. Выкарыстоўваючы кампіляцыю JIT, JAX пазбягае дадатковых выдаткаў інтэрпрэтатара і стварае высокаэфектыўны машынны код. Гэта дазваляе значна павялічыць хуткасць у параўнанні з традыцыйным выкананнем Python.
прыклад:
python import jax import jax.numpy as jnp @jax.jit def matrix_multiply(a, b): return jnp.dot(a, b) a = jnp.ones((1000, 1000)) b = jnp.ones((1000, 1000)) result = matrix_multiply(a, b)
2. Аўтаматычная дыферэнцыяцыя: JAX забяспечвае магчымасці аўтаматычнай дыферэнцыяцыі, неабходныя для навучання мадэлям машыннага навучання. Ён падтрымлівае аўтаматычную дыферэнцыяцыю як у прамым, так і ў зваротным рэжымах, што дазваляе карыстальнікам эфектыўна вылічваць градыенты. Гэтая функцыя асабліва карысная для такіх задач, як градыентная аптымізацыя і зваротнае распаўсюджванне.
прыклад:
python import jax import jax.numpy as jnp @jax.grad def loss_fn(params, inputs, targets): predictions = model(params, inputs) loss = compute_loss(predictions, targets) return loss params = initialize_params() inputs = jnp.ones((100, 10)) targets = jnp.zeros((100,)) grads = loss_fn(params, inputs, targets)
3. Функцыянальнае праграмаванне: JAX падтрымлівае парадыгмы функцыянальнага праграмавання, якія могуць прывесці да больш сціслага і модульнага кода. Ён падтрымлівае функцыі больш высокага парадку, кампазіцыю функцый і іншыя канцэпцыі функцыянальнага праграмавання. Такі падыход забяспечвае лепшыя магчымасці аптымізацыі і распараллелівання, што прыводзіць да павышэння прадукцыйнасці.
прыклад:
python import jax import jax.numpy as jnp def model(params, inputs): hidden = jnp.dot(inputs, params['W']) hidden = jax.nn.relu(hidden) outputs = jnp.dot(hidden, params['V']) return outputs params = initialize_params() inputs = jnp.ones((100, 10)) predictions = model(params, inputs)
4. Паралельныя і размеркаваныя вылічэнні: JAX забяспечвае ўбудаваную падтрымку паралельных і размеркаваных вылічэнняў. Гэта дазваляе карыстальнікам выконваць вылічэнні на некалькіх прыладах (напрыклад, GPU або TPU) і некалькіх хостах. Гэтая функцыя мае вырашальнае значэнне для павелічэння працоўных нагрузак машыннага навучання і дасягнення максімальнай прадукцыйнасці.
прыклад:
python import jax import jax.numpy as jnp devices = jax.devices() print(devices) @jax.pmap def matrix_multiply(a, b): return jnp.dot(a, b) a = jnp.ones((1000, 1000)) b = jnp.ones((1000, 1000)) result = matrix_multiply(a, b)
5. Сумяшчальнасць з NumPy і SciPy: JAX плаўна інтэгруецца з папулярнымі навуковымі вылічальнымі бібліятэкамі NumPy і SciPy. Ён забяспечвае API, сумяшчальны з numpy, што дазваляе карыстальнікам выкарыстоўваць існуючы код і карыстацца перавагамі аптымізацыі прадукцыйнасці JAX. Гэта ўзаемадзеянне спрашчае прыняцце JAX у існуючых праектах і працоўных працэсах.
прыклад:
python import jax import jax.numpy as jnp import numpy as np jax_array = jnp.ones((100, 100)) numpy_array = np.ones((100, 100)) # JAX to NumPy numpy_array = jax_array.numpy() # NumPy to JAX jax_array = jnp.array(numpy_array)
JAX прапануе некалькі функцый, якія забяспечваюць максімальную прадукцыйнасць у асяроддзі Python. Яго своечасовая кампіляцыя, аўтаматычная дыферэнцыяцыя, функцыянальная падтрымка праграмавання, магчымасці паралельных і размеркаваных вылічэнняў і ўзаемадзеянне з NumPy і SciPy робяць яго магутным інструментам для машыннага навучання і навуковых вылічальных задач.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning