ЈАКС, што је скраћеница за „Јуст Анотхер КСЛА“, је Питхон библиотека коју је развио Гоогле Ресеарцх која пружа моћан оквир за нумеричко рачунарство високих перформанси. Посебно је дизајниран да оптимизује машинско учење и научна рачунарска оптерећења у Питхон окружењу. ЈАКС нуди неколико кључних карактеристика које омогућавају максималне перформансе и ефикасност. У овом одговору ћемо детаљно истражити ове карактеристике.
1. Јуст-ин-тиме (ЈИТ) компилација: ЈАКС користи КСЛА (убрзану линеарну алгебру) да компајлира Питхон функције и изврши их на акцелераторима као што су ГПУ или ТПУ. Коришћењем ЈИТ компилације, ЈАКС избегава оптерећење тумача и генерише високо ефикасан машински код. Ово омогућава значајна побољшања брзине у поређењу са традиционалним Питхон извршавањем.
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. Аутоматска диференцијација: ЈАКС пружа могућности аутоматске диференцијације, које су неопходне за обуку модела машинског учења. Подржава аутоматску диференцијацију у напредном и обрнутом режиму, омогућавајући корисницима да ефикасно израчунавају градијенте. Ова функција је посебно корисна за задатке као што су оптимизација заснована на градијенту и ширење уназад.
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. Функционално програмирање: ЈАКС подстиче парадигме функционалног програмирања, што може довести до концизнијег и модуларнијег кода. Подржава функције вишег реда, композицију функција и друге концепте функционалног програмирања. Овај приступ омогућава бољу оптимизацију и могућности паралелизације, што резултира побољшаним перформансама.
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. Паралелно и дистрибуирано рачунарство: ЈАКС обезбеђује уграђену подршку за паралелно и дистрибуирано рачунарство. Омогућава корисницима да извршавају прорачуне на више уређаја (нпр. ГПУ или ТПУ) и више хостова. Ова функција је кључна за повећање оптерећења машинског учења и постизање максималних перформанси.
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. Интероперабилност са НумПи и СциПи: ЈАКС се неприметно интегрише са популарним научним рачунарским библиотекама НумПи и СциПи. Пружа АПИ компатибилан са нумпи, омогућавајући корисницима да искористе свој постојећи код и искористе предности ЈАКС оптимизације перформанси. Ова интероперабилност поједностављује усвајање ЈАКС-а у постојећим пројектима и радним токовима.
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)
ЈАКС нуди неколико функција које омогућавају максималне перформансе у Питхон окружењу. Његова компилација у правом тренутку, аутоматска диференцијација, подршка за функционално програмирање, могућности паралелног и дистрибуираног рачунарства и интероперабилност са НумПи и СциПи чине га моћним алатом за машинско учење и научне рачунарске задатке.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг