"Bir Başka XLA" anlamına gelen JAX, Google Research tarafından geliştirilen ve yüksek performanslı sayısal bilgi işlem için güçlü bir çerçeve sağlayan bir Python kitaplığıdır. Python ortamında makine öğrenimi ve bilimsel bilgi işlem iş yüklerini optimize etmek için özel olarak tasarlanmıştır. JAX, maksimum performans ve verimlilik sağlayan birkaç temel özellik sunar. Bu cevapta, bu özellikleri ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.
1. Tam zamanında (JIT) derleme: JAX, Python işlevlerini derlemek ve bunları GPU'lar veya TPU'lar gibi hızlandırıcılarda yürütmek için XLA'dan (Hızlandırılmış Doğrusal Cebir) yararlanır. JIT derlemesini kullanarak JAX, yorumlayıcı ek yükünden kaçınır ve yüksek verimli makine kodu üretir. Bu, geleneksel Python yürütmesine kıyasla önemli hız iyileştirmelerine izin verir.
Örnek:
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. Otomatik farklılaştırma: JAX, makine öğrenimi modellerini eğitmek için gerekli olan otomatik farklılaştırma yetenekleri sağlar. Kullanıcıların gradyanları verimli bir şekilde hesaplamasına izin vererek, hem ileri mod hem de geri mod otomatik farklılaştırmayı destekler. Bu özellik, özellikle gradyan tabanlı optimizasyon ve geri yayılım gibi görevler için kullanışlıdır.
Örnek:
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. İşlevsel programlama: JAX, daha kısa ve modüler kodlara yol açabilen işlevsel programlama paradigmalarını teşvik eder. Üst düzey işlevleri, işlev kompozisyonunu ve diğer işlevsel programlama kavramlarını destekler. Bu yaklaşım, daha iyi optimizasyon ve paralelleştirme fırsatları sunarak performansı artırır.
Örnek:
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. Paralel ve dağıtılmış bilgi işlem: JAX, paralel ve dağıtılmış bilgi işlem için yerleşik destek sağlar. Kullanıcıların birden çok cihazda (örn. GPU'lar veya TPU'lar) ve birden çok ana bilgisayarda hesaplamalar yürütmesine olanak tanır. Bu özellik, makine öğrenimi iş yüklerini ölçeklendirmek ve maksimum performans elde etmek için çok önemlidir.
Örnek:
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. NumPy ve SciPy ile birlikte çalışabilirlik: JAX, popüler bilimsel bilgi işlem kitaplıkları NumPy ve SciPy ile sorunsuz bir şekilde bütünleşir. Kullanıcıların mevcut kodlarından yararlanmalarına ve JAX'in performans optimizasyonlarından yararlanmalarına olanak tanıyan, numpy uyumlu bir API sağlar. Bu birlikte çalışabilirlik, JAX'in mevcut projelerde ve iş akışlarında benimsenmesini basitleştirir.
Örnek:
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, Python ortamında maksimum performans sağlayan çeşitli özellikler sunar. Tam zamanında derleme, otomatik farklılaştırma, işlevsel programlama desteği, paralel ve dağıtılmış bilgi işlem yetenekleri ve NumPy ve SciPy ile birlikte çalışabilirliği, onu makine öğrenimi ve bilimsel bilgi işlem görevleri için güçlü bir araç haline getirir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin