JAX, sing tegese "Just Another XLA," yaiku perpustakaan Python sing dikembangake dening Google Research sing nyedhiyakake kerangka kerja sing kuat kanggo komputasi numerik kanthi kinerja dhuwur. Iki dirancang khusus kanggo ngoptimalake pembelajaran mesin lan beban kerja komputasi ilmiah ing lingkungan Python. JAX nawakake sawetara fitur utama sing mbisakake kinerja lan efisiensi maksimal. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah fitur-fitur kasebut kanthi rinci.
1. Just-in-time (JIT) kompilasi: JAX leverage XLA (Accelerated Linear Aljabar) kanggo ngumpulake fungsi Python lan nglakokake ing akselerator kayata GPU utawa TPU. Kanthi nggunakake kompilasi JIT, JAX ngindhari overhead interpreter lan ngasilake kode mesin sing efisien banget. Iki ngidini kanggo dandan kacepetan pinunjul dibandhingake eksekusi Python tradisional.
Conto:
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. Diferensiasi otomatis: JAX nyedhiyakake kemampuan diferensiasi otomatis, sing penting kanggo nglatih model pembelajaran mesin. Ndhukung diferensiasi otomatis mode maju lan mode mbalikke, ngidini pangguna ngetung gradien kanthi efisien. Fitur iki utamané migunani kanggo tugas kaya optimasi adhedhasar gradien lan backpropagation.
Conto:
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. Pemrograman fungsional: JAX nyengkuyung paradigma pemrograman fungsional, sing bisa nyebabake kode sing luwih ringkes lan modular. Ndhukung fungsi sing luwih dhuwur, komposisi fungsi, lan konsep pemrograman fungsional liyane. Pendekatan iki mbisakake kesempatan optimasi lan paralelisasi sing luwih apik, ngasilake kinerja sing luwih apik.
Conto:
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. Komputasi paralel lan disebarake: JAX nyedhiyakake dhukungan kanggo komputasi paralel lan disebarake. Iki ngidini pangguna nglakokake komputasi ing macem-macem piranti (contone, GPU utawa TPU) lan sawetara host. Fitur iki penting kanggo nambah beban kerja machine learning lan entuk kinerja maksimal.
Conto:
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. Interoperabilitas karo NumPy lan SciPy: JAX mulus nggabungake karo perpustakaan komputasi ilmiah populer NumPy lan SciPy. Nyedhiyakake API sing kompatibel karo numpy, ngidini pangguna nggunakake kode sing wis ana lan njupuk kauntungan saka optimasi kinerja JAX. Interoperabilitas iki nyederhanakake adopsi JAX ing proyek lan alur kerja sing wis ana.
Conto:
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 nawakake sawetara fitur sing mbisakake kinerja maksimum ing lingkungan Python. Kompilasi pas-wektu, diferensiasi otomatis, dhukungan program fungsional, kapabilitas komputasi paralel lan disebarake, lan interoperabilitas karo NumPy lan SciPy ndadekake alat sing kuat kanggo sinau mesin lan tugas komputasi ilmiah.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning