JAX, yang bermaksud "Just Another XLA," ialah perpustakaan Python yang dibangunkan oleh Google Research yang menyediakan rangka kerja yang berkuasa untuk pengkomputeran berangka berprestasi tinggi. Ia direka khusus untuk mengoptimumkan pembelajaran mesin dan beban kerja pengkomputeran saintifik dalam persekitaran Python. JAX menawarkan beberapa ciri utama yang membolehkan prestasi dan kecekapan maksimum. Dalam jawapan ini, kami akan meneroka ciri-ciri ini secara terperinci.
1. Penyusunan Just-in-time (JIT): JAX memanfaatkan XLA (Algebra Linear Dipercepatkan) untuk menyusun fungsi Python dan melaksanakannya pada pemecut seperti GPU atau TPU. Dengan menggunakan kompilasi JIT, JAX mengelakkan overhed jurubahasa dan menjana kod mesin yang sangat cekap. Ini membolehkan peningkatan kelajuan yang ketara berbanding dengan pelaksanaan Python tradisional.
Contoh:
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. Pembezaan automatik: JAX menyediakan keupayaan pembezaan automatik, yang penting untuk melatih model pembelajaran mesin. Ia menyokong pembezaan automatik mod hadapan dan mod belakang, membolehkan pengguna mengira kecerunan dengan cekap. Ciri ini amat berguna untuk tugas seperti pengoptimuman berasaskan kecerunan dan perambatan belakang.
Contoh:
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. Pengaturcaraan fungsional: JAX menggalakkan paradigma pengaturcaraan berfungsi, yang boleh membawa kepada kod yang lebih ringkas dan modular. Ia menyokong fungsi peringkat tinggi, komposisi fungsi dan konsep pengaturcaraan berfungsi yang lain. Pendekatan ini membolehkan peluang pengoptimuman dan penyejajaran yang lebih baik, menghasilkan prestasi yang lebih baik.
Contoh:
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. Pengkomputeran selari dan teragih: JAX menyediakan sokongan terbina dalam untuk pengkomputeran selari dan teragih. Ia membolehkan pengguna melaksanakan pengiraan merentas berbilang peranti (cth, GPU atau TPU) dan berbilang hos. Ciri ini penting untuk meningkatkan beban kerja pembelajaran mesin dan mencapai prestasi maksimum.
Contoh:
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. Saling kendali dengan NumPy dan SciPy: JAX berintegrasi dengan lancar dengan perpustakaan pengkomputeran saintifik popular NumPy dan SciPy. Ia menyediakan API yang serasi numpy, membolehkan pengguna memanfaatkan kod sedia ada mereka dan memanfaatkan pengoptimuman prestasi JAX. Kesaling kendalian ini memudahkan penggunaan JAX dalam projek dan aliran kerja sedia ada.
Contoh:
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 menawarkan beberapa ciri yang membolehkan prestasi maksimum dalam persekitaran Python. Penyusunan tepat pada masanya, pembezaan automatik, sokongan pengaturcaraan berfungsi, keupayaan pengkomputeran selari dan teragih serta kebolehoperasian dengan NumPy dan SciPy menjadikannya alat yang berkuasa untuk pembelajaran mesin dan tugas pengkomputeran saintifik.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML