JAX, kuris reiškia „Just Another XLA“, yra „Google Research“ sukurta Python biblioteka, kuri suteikia galingą didelio našumo skaitmeninio skaičiavimo sistemą. Jis specialiai sukurtas optimizuoti mašininio mokymosi ir mokslinio skaičiavimo krūvius Python aplinkoje. JAX siūlo keletą pagrindinių funkcijų, užtikrinančių maksimalų našumą ir efektyvumą. Šiame atsakyme mes išsamiai išnagrinėsime šias funkcijas.
1. „Just-in-time“ (JIT) kompiliavimas: JAX naudoja XLA (pagreitintą linijinę algebrą), kad kompiliuotų Python funkcijas ir vykdytų jas greitintuvuose, tokiuose kaip GPU arba TPU. Naudodamas JIT kompiliaciją, JAX išvengia vertėjo papildomų išlaidų ir generuoja labai efektyvų mašininį kodą. Tai leidžia žymiai pagerinti greitį, palyginti su tradiciniu Python vykdymu.
Pavyzdys:
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. Automatinis diferencijavimas: JAX suteikia automatinio diferencijavimo galimybes, kurios yra būtinos mokant mašininio mokymosi modelius. Jis palaiko automatinį diferencijavimą pirmyn ir atgal, todėl vartotojai gali efektyviai apskaičiuoti gradientus. Ši funkcija ypač naudinga atliekant tokias užduotis kaip optimizavimas gradientu ir platinimas atgal.
Pavyzdys:
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. Funkcinis programavimas: JAX skatina funkcinio programavimo paradigmas, kurios gali lemti glaustesnį ir moduliškesnį kodą. Jis palaiko aukštesnės eilės funkcijas, funkcijų sudėtį ir kitas funkcines programavimo koncepcijas. Šis metodas suteikia geresnes optimizavimo ir lygiagretinimo galimybes, todėl pagerėja našumas.
Pavyzdys:
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. Lygiagretusis ir paskirstytasis skaičiavimas: JAX suteikia integruotą lygiagretaus ir paskirstyto skaičiavimo palaikymą. Tai leidžia vartotojams atlikti skaičiavimus keliuose įrenginiuose (pvz., GPU arba TPU) ir keliuose pagrindiniuose kompiuteriuose. Ši funkcija yra labai svarbi norint padidinti mašininio mokymosi darbo krūvį ir pasiekti maksimalų našumą.
Pavyzdys:
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. Sąveika su NumPy ir SciPy: JAX sklandžiai integruojasi su populiariomis mokslinėmis skaičiavimo bibliotekomis NumPy ir SciPy. Jame yra nesuderinama API, leidžianti vartotojams panaudoti esamą kodą ir pasinaudoti JAX našumo optimizavimo pranašumais. Ši sąveika supaprastina JAX pritaikymą esamuose projektuose ir darbo eigose.
Pavyzdys:
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 siūlo keletą funkcijų, užtikrinančių maksimalų našumą Python aplinkoje. Kompiliavimas laiku, automatinis diferencijavimas, funkcinio programavimo palaikymas, lygiagrečios ir paskirstytos skaičiavimo galimybės bei sąveika su NumPy ir SciPy daro jį galingu mašininio mokymosi ir mokslinio skaičiavimo užduočių įrankiu.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning