JAX, kar pomeni "samo še en XLA", je knjižnica Python, ki jo je razvil Google Research in zagotavlja zmogljivo ogrodje za visoko zmogljivo numerično računalništvo. Zasnovan je posebej za optimizacijo delovnih obremenitev strojnega učenja in znanstvenega računalništva v okolju Python. JAX ponuja več ključnih funkcij, ki omogočajo maksimalno zmogljivost in učinkovitost. V tem odgovoru bomo te funkcije podrobno raziskali.
1. Pravočasno prevajanje (JIT): JAX uporablja XLA (pospešeno linearno algebro) za prevajanje funkcij Python in njihovo izvajanje v pospeševalnikih, kot so GPE ali TPE. Z uporabo prevajanja JIT se JAX izogne obremenitvi tolmača in ustvari zelo učinkovito strojno kodo. To omogoča znatno izboljšanje hitrosti v primerjavi s tradicionalnim izvajanjem Pythona.
primer:
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. Samodejno razlikovanje: JAX zagotavlja zmožnosti samodejnega razlikovanja, ki so bistvenega pomena za usposabljanje modelov strojnega učenja. Podpira samodejno diferenciacijo v načinu naprej in nazaj, kar uporabnikom omogoča učinkovito izračunavanje gradientov. Ta funkcija je še posebej uporabna za naloge, kot sta optimizacija na podlagi gradienta in širjenje nazaj.
primer:
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. Funkcionalno programiranje: JAX spodbuja paradigme funkcionalnega programiranja, ki lahko vodijo do bolj jedrnate in modularne kode. Podpira funkcije višjega reda, sestavo funkcij in druge koncepte funkcionalnega programiranja. Ta pristop omogoča boljše možnosti optimizacije in paralelizacije, kar ima za posledico izboljšano zmogljivost.
primer:
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. Vzporedno in porazdeljeno računalništvo: JAX nudi vgrajeno podporo za vzporedno in porazdeljeno računalništvo. Uporabnikom omogoča izvajanje izračunov v več napravah (npr. GPE ali TPE) in več gostiteljih. Ta funkcija je ključnega pomena za povečanje delovnih obremenitev strojnega učenja in doseganje največje zmogljivosti.
primer:
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. Interoperabilnost z NumPy in SciPy: JAX se brezhibno integrira s poljudnoznanstvenima računalniškima knjižnicama NumPy in SciPy. Zagotavlja API, združljiv z numpy, ki uporabnikom omogoča, da izkoristijo svojo obstoječo kodo in izkoristijo optimizacije zmogljivosti JAX. Ta interoperabilnost poenostavlja uporabo JAX-a v obstoječih projektih in delovnih tokovih.
primer:
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 ponuja več funkcij, ki omogočajo maksimalno zmogljivost v okolju Python. Zaradi njegove pravočasne kompilacije, samodejnega razlikovanja, podpore za funkcionalno programiranje, vzporednih in porazdeljenih računalniških zmogljivosti ter interoperabilnosti z NumPy in SciPy je močno orodje za strojno učenje in naloge znanstvenega računalništva.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning