返回文章列表
玄貓（BlackCat）

JAX批次影像處理與模型平行化技術

本文深入探討了使用 JAX 進行批次影像處理和模型平行化的技術。文章涵蓋了影像增強、隨機轉換、向量化、JIT 編譯以及 pmap 多裝置平行計算等關鍵技術，並提供了具體的程式碼範例和效能比較。

機器學習 Web 開發
JAX Python 影像處理 平行計算 vmap pmap

JAX 作為一個高效能數值計算函式庫，在機器學習領域，特別是深度學習方面，展現出強大的能力。它結合了自動微分、向量化和 JIT 編譯等技術，可以大幅提升程式碼執行效率。本文將重點介紹如何利用 JAX 進行批次影像處理和模型平行化，並提供實用的程式碼範例和效能分析。其中，vmap 函式實作自動向量化，jit 函式實作 JIT 編譯加速，而 pmap 函式則可以將計算分佈到多個裝置上，實作真正的平行計算，大幅提升模型訓練和影像處理速度。這些技術對於處理大規模資料集和複雜模型至關重要，能有效縮短訓練時間並提升模型效能。

隨機轉換函式

import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import lax
from jax import random

# 定義四個影像增強函式
def add_noise_func(image):
    # 新增噪聲
    noise = jnp.random.normal(0, 1, image.shape)
    return image + noise

def horizontal_flip_func(image):
    # 水平翻轉
    return jnp.flip(image, axis=1)

def rotate_func(image):
    # 旋轉
    return jnp.rot90(image, k=1)

def adjust_colors_func(image):
    # 調整顏色
    return image * 1.5

augmentations = [add_noise_func, horizontal_flip_func, rotate_func, adjust_colors_func]

隨機轉換函式

def random_augmentation(image, augmentations, rng_key):
    '''
    對影像應用隨機轉換
    '''
    augmentation_index = random.randint(
        key=rng_key, minval=0, maxval=len(augmentations), shape=())
    augmented_image = lax.switch(augmentation_index, augmentations, image)
    return augmented_image

應用隨機轉換

image = jnp.array(range(100))
augmented_image = random_augmentation(image, augmentations, random.PRNGKey(211))

批次應用隨機轉換

images = jnp.repeat(
    jnp.reshape(image, (1, len(image))),
    10, axis=0)
rng_keys = random.split(random.PRNGKey(211), num=len(images))

random_augmentation_batch = jax.vmap(
    random_augmentation, in_axes=(0, None, 0))

augmented_images = random_augmentation_batch(
    images, augmentations, rng_keys)

內容解密：

上述程式碼定義了四個影像增強函式，包括新增噪聲、水平翻轉、旋轉和調整顏色。random_augmentation 函式接受一個影像、一個增強函式列表和一個隨機數生成器鍵，然後應用隨機選擇的增強函式對影像進行轉換。jax.vmap 函式用於批次應用隨機轉換。

圖表翻譯：

上述Plantuml圖表展示了影像增強的隨機轉換過程。影像首先被輸入到隨機轉換函式中，然後根據隨機選擇的增強函式進行轉換，最終輸出增強後的影像。

影像處理技術之隨機轉換應用

在影像處理領域中，隨機轉換是一種常見的技術，用於增加資料集的多樣性和豐富度。這種方法可以幫助提高模型的泛化能力和robustness。

隨機轉換函式

以下是一個簡單的隨機轉換函式，用於示範如何應用這種技術：

import numpy as np

def apply_random_transformation(image):
    # 定義一組可用的轉換
    transformations = [
        lambda x: np.rot90(x, 1),  # 旋轉90度
        lambda x: np.fliplr(x),  # 左右翻轉
        lambda x: np.flipud(x),  # 上下翻轉
        lambda x: x  # 無轉換
    ]

    # 選擇一個隨機的轉換
    transformation = np.random.choice(transformations)

    # 應用轉換
    transformed_image = transformation(image)

    return transformed_image

資料生成

為了示範這種技術的應用，我們可以生成一些stub資料：

import numpy as np

def generate_stub_data():
    # 生成一個隨機的影像
    image = np.random.rand(256, 256, 3)

    # 應用隨機轉換
    transformed_image = apply_random_transformation(image)

    return transformed_image

陣列生成

我們也可以生成一個陣列的隨機數字，用於作為轉換的索引：

import numpy as np

def generate_random_array():
    # 生成一個隨機的陣列
    array = np.random.randint(0, 10, size=10)

    return array

自動向量化

最後，我們可以使用自動向量化技術來加速轉換過程：

import numpy as np

def auto_vectorize(transformation, image):
    # 使用NumPy的向量化功能
    vectorized_transformation = np.vectorize(transformation)

    # 應用向量化轉換
    transformed_image = vectorized_transformation(image)

    return transformed_image

內容解密：

上述程式碼示範瞭如何使用隨機轉換技術來增加影像資料集的多樣性。apply_random_transformation 函式定義了一組可用的轉換，然後選擇一個隨機的轉換來應用於影像。generate_stub_data 函式生成一些stub資料，然後應用隨機轉換。generate_random_array 函式生成一個陣列的隨機數字，用於作為轉換的索引。最後，auto_vectorize 函式使用自動向量化技術來加速轉換過程。

圖表翻譯：

以下是使用Plantuml語法繪製的流程圖，示範了隨機轉換技術的應用：

圖表翻譯：

上述流程圖示範瞭如何使用隨機轉換技術來增加影像資料集的多樣性。影像資料首先被輸入到系統中，然後被應用隨機轉換。轉換後的影像被輸出到下一步驟，即自動向量化。最終結果是加速轉換過程並提高模型的泛化能力和robustness。

6.3 向量化神經網路模型

向量化是提高程式碼效率的一種重要方法，特別是在神經網路模型中。透過向量化，可以讓模型同時處理多個輸入資料，從而提高計算速度。

6.3.1 向量化函式

在上一節中，我們討論瞭如何使用 vmap() 對函式進行向量化。這裡，我們將繼續探討如何將這種方法應用於神經網路模型中。

首先，我們定義了一個簡單的神經網路模型，該模型包含多層全連線層和啟用函式。然後，我們使用 vmap() 對這個模型進行向量化，以便它可以同時處理多個輸入資料。

import jax.numpy as jnp
from jax.nn import swish
from jax import vmap

def predict(params, image):
    """單個輸入的預測函式"""
    activations = image
    for w, b in params[:-1]:
        outputs = jnp.dot(w, activations) + b
        activations = swish(outputs)
    final_w, final_b = params[-1]
    logits = jnp.dot(final_w, activations) + final_b
    return logits

batched_predict = vmap(predict, in_axes=(None, 0))

在這個例子中，predict 函式是單個輸入的預測函式，而 batched_predict 是使用 vmap() 對 predict 函式進行向量化後的批次預測函式。

6.3.2 批次神經網路模型

批次神經網路模型是指可以同時處理多個輸入資料的神經網路模型。這種模型可以透過向量化函式來實作。

使用 vmap() 對神經網路模型進行向量化有很多優點。首先，開發者可以寫出更簡單的程式碼，不需要考慮批次維度。其次，這種方法可以使程式碼更容易理解和修改。最後，批次神經網路模型可以同時處理多個輸入資料，從而提高計算速度。

但是，需要注意的是，批次神經網路模型也有一些限制。例如，很多現代模型使用批次統計和/或狀態，這使得使用 vmap() 的方法不再適用。

內容解密：

在上面的程式碼中，predict 函式是單個輸入的預測函式。它首先初始化啟用值為輸入影像，然後迭代地對每一層進行全連線和啟用運算。最後，它傳回輸出的logits。

batched_predict 函式是使用 vmap() 對 predict 函式進行向量化後的批次預測函式。它可以同時處理多個輸入資料。

圖表翻譯：

以下是批次神經網路模型的Plantuml圖表： 這個圖表展示了批次神經網路模型的工作流程。輸入資料首先被送入批次預測函式，然後被送入神經網路模型進行預測。最後，輸出的logits被傳回。

使用 JAX 進行批次影像處理

在深度學習中，批次影像處理是一個常見的需求。JAX 提供了一種簡單的方法來實作批次影像處理，使用 vmap() 函式。

Per-sample Gradients

在神經網路訓練中，獲得每個樣本的梯度是一個重要的任務。JAX 提供了一種簡單的方法來實作這一點，使用 grad() 和 vmap() 函式。

步驟

  1. 建立一個預測函式，例如 predict(model_params, x)。
  2. 建立一個損失函式，例如 loss_fn(model_params, x, y)。
  3. 建立一個梯度計算函式，使用 grad(loss_fn)。
  4. 使用 vmap() 將梯度計算函式應用於批次資料，獲得 vmap(grad(loss_fn))。
  5. 可選擇地使用 jit() 對結果函式進行編譯，以提高效率。

範例

以下是使用 JAX 進行線性迴歸問題的每個樣本梯度計算的範例：

import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import grad, vmap, jit

# 建立一些資料
x = jnp.linspace(0, 10*jnp.pi, num=1000)
e = 10.0*jnp.random.normal(jax.random.PRNGKey(42), shape=x.shape)
model_parameters = jnp.array([1., 1.])

# 定義預測函式
def predict(theta, x):
    w, b = theta
    return w * x + b

# 定義損失函式
def loss_fn(model_params, x, y):
    return jnp.mean((predict(model_params, x) - y) ** 2)

# 計算梯度
grad_loss_fn = grad(loss_fn)

# 使用 vmap 將梯度計算函式應用於批次資料
vmap_grad_loss_fn = vmap(grad_loss_fn)

# 編譯結果函式
jit_vmap_grad_loss_fn = jit(vmap_grad_loss_fn)

# 測試
batch_x = x[:10]
batch_y = e[:10]
print(jit_vmap_grad_loss_fn(model_parameters, batch_x, batch_y))

這個範例展示瞭如何使用 JAX 進行每個樣本梯度計算，並且如何使用 vmap() 和 jit() 對結果函式進行最佳化。

向量化程式碼

向量化是指將程式碼中的迴圈轉換為向量運算，以提高計算效率。在 JAX 中，我們可以使用 vmap 函式來實作向量化。

6.3.4 向量化迴圈

讓我們回到第 3 章中的影像濾波器範例。以下是影像處理函式的程式碼：

import jax.numpy as jnp
from jax.scipy.signal import convolve2d
from skimage.util import img_as_float32

from matplotlib import pyplot as plt

kernel_blur = jnp.ones((5,5))
kernel_blur /= jnp.sum(kernel_blur)

def color_convolution(image, kernel):
    channels = []
    for i in range(3):
        color_channel = image[:,:,i]
        filtered_channel = convolve2d(color_channel, kernel, mode="same")
        filtered_channel = jnp.clip(filtered_channel, 0.0, 1.0)
        channels.append(filtered_channel)
    final_image = jnp.stack(channels, axis=2)
    return final_image

在這個範例中，我們使用了迴圈來處理每個顏色通道。但是，這種方法並不高效，因為迴圈會導致計算效率降低。

使用 vmap 向量化迴圈

我們可以使用 vmap 函式來向量化迴圈。以下是修改後的程式碼：

import jax.numpy as jnp
from jax.scipy.signal import convolve2d
from skimage.util import img_as_float32

from matplotlib import pyplot as plt

kernel_blur = jnp.ones((5,5))
kernel_blur /= jnp.sum(kernel_blur)

def color_convolution(image, kernel):
    def convolve_channel(color_channel):
        filtered_channel = convolve2d(color_channel, kernel, mode="same")
        filtered_channel = jnp.clip(filtered_channel, 0.0, 1.0)
        return filtered_channel
    
    channels = jax.vmap(convolve_channel)(image)
    final_image = jnp.stack(channels, axis=2)
    return final_image

在這個修改後的版本中，我們定義了一個新的函式 convolve_channel，它只處理一個顏色通道。然後，我們使用 vmap 函式來向量化這個函式，將其應用於所有顏色通道。

內容解密：

  • 我們使用 jax.vmap 函式來向量化迴圈。
  • vmap 函式將 convolve_channel 函式應用於所有顏色通道。
  • convolve_channel 函式只處理一個顏色通道。
  • 我們使用 jnp.stack 函式來堆積疊所有顏色通道，形成最終的影像。

圖表翻譯：

在這個流程圖中，我們展示瞭如何將影像分離為顏色通道，然後使用 vmap 函式來向量化迴圈。每個顏色通道都會經過 convolve2d 函式和 Clip 函式，然後堆積疊起來形成最終的影像。

影像處理與預測函式

在進行影像處理時，首先需要載入影像並將其轉換為合適的格式。以下是使用img_as_float32從檔案載入影像的示例：

img = img_as_float32(imread('The_Cat.jpg'))

接下來，對影像進行模糊處理，可以使用color_convolution函式並指定模糊核：

img_blur = color_convolution(img, kernel_blur)

顯示原始影像和模糊影像的對比，可以使用matplotlib的imshow函式：

plt.figure(figsize = (12,10))
plt.imshow(jnp.hstack((img_blur, img)))

預測函式與梯度計算

在深度學習中，預測函式是模型的核心部分，負責根據輸入資料進行預測。以下是定義一個簡單的預測函式的示例：

def predict(params, inputs):
    # 預測邏輯
    return outputs

計算單個例子的誤差，可以使用以下函式：

def error(params, inputs, labels):
    predictions = predict(params, inputs)
    return loss_function(predictions, labels)

為了加速計算，可以使用JIT（Just-In-Time）編譯器編譯梯度函式：

@jit
def gradient(params, inputs, labels):
    # 梯度計算邏輯
    return gradients

批次處理與最佳化

在實際應用中，往往需要處理批次資料。以下是批次版本的梯度函式：

@jit
def batch_gradient(params, batch_inputs, batch_labels):
    # 批次梯度計算邏輯
    return batch_gradients

函式匯總

最終，所有必要的函式和變數都需要被匯總，以便於後續的使用：

from functools import partial
import jax.numpy as jnp
from jax import jit

# 匯總所有必要的函式和變數

內容解密：

上述程式碼片段展示瞭如何進行影像處理、定義預測函式、計算梯度以及最佳化模型。其中，color_convolution函式用於對影像進行模糊處理，而predict函式則負責根據輸入資料進行預測。誤差計算和梯度計算是模型最佳化的關鍵步驟，而JIT編譯器可以加速這些計算。批次處理可以提高效率，而函式匯總則方便了後續的使用。

圖表翻譯：

此圖示展示了影像處理和預測函式之間的關係。原始影像經過模糊處理後，與原始影像並排顯示，以便比較。預測函式根據輸入資料進行預測，而誤差計算和梯度計算則用於最佳化模型。JIT編譯器和批次處理可以提高計算效率。

影像濾波器應用

濾波器是一種矩陣運算，將影像進行模糊化或銳化等效果。以下範例展示瞭如何使用JAX函式庫實作影像濾波器。

影像載入與預處理

首先，載入一張測試影像，並將其轉換為浮點數格式，以便進行矩陣運算。

import jax.numpy as jnp
from skimage.util import img_as_float32
from matplotlib import pyplot as plt

# 載入影像
img = img_as_float32(plt.imread('image.jpg'))

濾波器定義

定義一個濾波器核（kernel），這是一個矩陣，其中每個元素代表著濾波器對影像的影響程度。

# 定義濾波器核
kernel_blur = jnp.ones((5,5))
kernel_blur /= jnp.sum(kernel_blur)

矩陣濾波器運算

使用jax.vmap函式對影像的每個通道進行濾波器運算。這裡的matrix_filter函式定義了濾波器的運算邏輯。

# 定義濾波器運算函式
def matrix_filter(channel, kernel):
    filtered_channel = jax.scipy.signal.convolve2d(channel, kernel, mode="same")
    filtered_channel = jnp.clip(filtered_channel, 0.0, 1.0)
    return filtered_channel

# 使用jax.vmap進行批次運算
color_convolution_vmap = jax.vmap(matrix_filter, in_axes=(0, None))

執行濾波器運算

將濾波器運算應用於影像的每個通道，得到濾波後的影像。

# 執行濾波器運算
filtered_img = color_convolution_vmap(img, kernel_blur)

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何使用JAX函式庫實作影像濾波器。首先，載入一張測試影像，並將其轉換為浮點數格式。然後，定義一個濾波器核，這是一個矩陣，其中每個元素代表著濾波器對影像的影響程度。接著，使用jax.vmap函式對影像的每個通道進行濾波器運算。最後，執行濾波器運算，得到濾波後的影像。

圖表翻譯：

此圖表展示了影像濾波器的運算流程。首先，載入一張測試影像，並將其轉換為浮點數格式。然後，定義一個濾波器核，這是一個矩陣，其中每個元素代表著濾波器對影像的影響程度。接著，使用jax.vmap函式對影像的每個通道進行濾波器運算。最後，執行濾波器運算，得到濾波後的影像。

使用JAX進行影像濾波最佳化

在上一節中，我們探討瞭如何使用JAX來最佳化影像濾波的效能。現在，我們將更深入地瞭解如何使用JAX的vmap函式來自動向量化影像濾波過程，並結合jit函式來進一步提升效能。

自動向量化

首先，我們定義了一個簡單的影像濾波函式color_convolution_vmap，它使用vmap函式來自動向量化濾波過程。這個函式比原始的color_convolution函式更簡單，也更容易閱讀。

img = img_as_float32(imread('The_Cat.jpg'))
img_blur = color_convolution_vmap(img, kernel_blur)

接著，我們使用%timeit魔法命令來比較原始函式和自動向量化函式的效能。結果顯示，自動向量化函式的效能提升了超過兩倍。

%timeit color_convolution(img, kernel_blur).block_until_ready()
>>> 405 ms ± 2.68 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit color_convolution_vmap(img, kernel_blur).block_until_ready()
>>> 184 ms ± 12.8 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

結合JIT

為了進一步提升效能，我們可以使用JAX的jit函式來編譯影像濾波函式。這個過程稱為「即時編譯」（Just-In-Time compilation）。

color_convolution_jit = jax.jit(color_convolution)
color_convolution_vmap_jit = jax.jit(color_convolution_vmap)
color_convolution_jit(img, kernel_blur);
color_convolution_vmap_jit(img, kernel_blur);

經過JIT編譯後，影像濾波函式的效能會進一步提升。下面是使用%timeit魔法命令來比較JIT編譯前後的效能差異。

%timeit color_convolution_jit(img, kernel_blur).block_until_ready()
>>> 120 ms ± 1.23 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit color_convolution_vmap_jit(img, kernel_blur).block_until_ready()
>>> 60 ms ± 0.56 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

內容解密：

在這個例子中，我們使用JAX的vmap函式來自動向量化影像濾波過程，並結合jit函式來進一步提升效能。這個過程使得影像濾波函式不僅更簡單、更容易閱讀，也更快、更高效。

圖表翻譯：

下面是使用Plantuml語法繪製的流程圖，展示了原始影像濾波函式、自動向量化函式和JIT編譯函式之間的關係。 這個流程圖展示瞭如何使用JAX的vmap函式和jit函式來最佳化影像濾波的效能，從而得到更快、更高效的影像濾波結果。

平行計算與JAX

在這個章節中，我們將探討如何使用JAX來平行化計算，特別是在大規模神經網路訓練和其他需要大量計算的任務中。JAX提供了多種機制來平行化計算，包括pmap()、xmap()和pjit()等。在這裡，我們將著重於pmap()的介紹和使用。

pmap()的介紹

pmap()是一種平行對映（parallel map）的轉換，它可以將一個函式應用到多個裝置上。它使用了一種稱為單程式多資料（SPMD）的平行化方法，即在多個裝置上執行相同的程式。這種方法可以將資料分割成多個塊，每個裝置處理自己的塊資料。

pmap()的使用

要使用pmap()，我們需要先定義一個函式，這個函式將被應用到多個裝置上。然後，我們可以使用pmap()將這個函式對映到多個裝置上。

import jax
import jax.numpy as jnp

# 定義一個函式
def my_function(x):
    return x * 2

# 建立一個_devices陣列
devices = jax.devices()

# 使用pmap()將my_function對映到多個裝置上
pmapped_function = jax.pmap(my_function, devices=devices)

# 將資料分割成多個塊
data = jnp.array([1, 2, 3, 4, 5])
split_data = jnp.split(data, len(devices))

# 將pmapped_function應用到每個裝置上
results = pmapped_function(split_data)

pmap()的引數

pmap()有一些引數可以用來控制其行為，包括：

  • in_axes: 指定輸入資料的軸向。
  • out_axes: 指定輸出資料的軸向。
  • static_argnums: 指定哪些引數是靜態的。
  • batch_size: 指定批次大小。

集體運算

pmap()也支援集體運算（collective operations），這可以讓我們在多個裝置上進行通訊和資料交換。

import jax
import jax.numpy as jnp

# 定義一個函式
def my_function(x):
    return x * 2

# 建立一個_devices陣列
devices = jax.devices()

# 使用pmap()將my_function對映到多個裝置上
pmapped_function = jax.pmap(my_function, devices=devices, in_axes=(0,), out_axes=(0,))

# 將資料分割成多個塊
data = jnp.array([1, 2, 3, 4, 5])
split_data = jnp.split(data, len(devices))

# 將pmapped_function應用到每個裝置上
results = pmapped_function(split_data)

多主機組態

pmap()也可以用於多主機組態（multihost configuration），這可以讓我們在多臺機器上進行計算。

import jax
import jax.numpy as jnp

# 定義一個函式
def my_function(x):
    return x * 2

# 建立一個_devices陣列
devices = jax.devices()

# 使用pmap()將my_function對映到多個裝置上
pmapped_function = jax.pmap(my_function, devices=devices, in_axes=(0,), out_axes=(0,))

# 將資料分割成多個塊
data = jnp.array([1, 2, 3, 4, 5])
split_data = jnp.split(data, len(devices))

# 將pmapped_function應用到每個裝置上
results = pmapped_function(split_data)

7.1 使用 pmap() 平行化計算

讓我們從一個簡單的問題開始：假設我們有多個硬體加速器（例如 TPU 或 GPU），並且有一個函式可以將工作分割到這些裝置上進行平行計算。

以下是步驟：

  1. 準備一個多裝置系統。
  2. 準備要處理的資料，通常以張量（tensor）的形式表示。
  3. 決定如何將輸入張量分割成獨立的塊，以便在不同的裝置上進行處理。
  4. 將每個輸入張量重塑為具有額外軸的張量，該軸上有不同的塊。
  5. 使用 pmap() 將用於資料處理的函式轉換為平行版本，如果函式不是向量化的，可以選擇性地使用 vmap()。
  6. 將轉換後的函式應用於重塑的張量。
  7. 將結果張量重塑為原始形狀，以去除額外的維度。

7.1.1 問題設定

首先，我們使用 Google Cloud TPU，它提供了八個計算核心。這與第 3.2.5 節中使用 TPU 進行影像處理的設定相同。

要使用 Cloud TPU，請按照第 3 章或附錄 C 中的程式進行。建立 Cloud TPU 並連線 Colab（或本地 Jupyter Notebook）後，執行以下程式碼以檢查 TPU 裝置是否可用。

from jax.lib import xla_bridge
print(xla_bridge.get_backend().platform)
# 輸出：tpu

import jax
jax.local_devices()
# 輸出：[TpuDevice(id=0, process_index=0, coords=(0,0,0), core_on_chip=0),
#         TpuDevice(id=1, process_index=0, coords=(0,0,0), core_on_chip=1),
#        ...]

這裡顯示了八個 TPU 裝置可用。

如果您沒有存取這種系統，您可以透過設定 XLA_FLAGS 環境變數來模擬多裝置組態，方法是設定 --xla_force_host_platform_device_count 旗標。

import os
os.environ['XLA_FLAGS'] = '--xla_force_host_platform_device_count=8'
import jax
# 輸出：[CpuDevice(id=0), CpuDevice(id=1),...]

使用多個 CPU 裝置可以幫助您在本地原型、除錯和測試您的多裝置程式碼，然後再在昂貴的 TPU 或 GPU 系統上執行它。

7.1.2 使用 pmap()

pmap() 需要所有參與裝置都相同。如果您有一臺具有多個不同 GPU 的機器，則無法使用 pmap() 平行化計算跨不同 GPU 模型。

我們使用與前一章節中使用 vmap() 的相同函式，即計算兩個向量之間的點積。

內容解密：

  • pmap() 是 JAX 中的一個函式，用於平行化計算。
  • vmap() 是 JAX 中的一個函式，用於向量化計算。
  • jax.local_devices() 傳回當前可用的裝置列表。
  • xla_bridge.get_backend().platform 傳回當前後端平臺。

圖表翻譯：

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title JAX批次影像處理與模型平行化技術

package "機器學習流程" {
    package "資料處理" {
        component [資料收集] as collect
        component [資料清洗] as clean
        component [特徵工程] as feature
    }

    package "模型訓練" {
        component [模型選擇] as select
        component [超參數調優] as tune
        component [交叉驗證] as cv
    }

    package "評估部署" {
        component [模型評估] as eval
        component [模型部署] as deploy
        component [監控維護] as monitor
    }
}

collect --> clean : 原始資料
clean --> feature : 乾淨資料
feature --> select : 特徵向量
select --> tune : 基礎模型
tune --> cv : 最佳參數
cv --> eval : 訓練模型
eval --> deploy : 驗證模型
deploy --> monitor : 生產模型

note right of feature
  特徵工程包含：
  - 特徵選擇
  - 特徵轉換
  - 降維處理
end note

note right of eval
  評估指標：
  - 準確率/召回率
  - F1 Score
  - AUC-ROC
end note

@enduml

這個流程圖展示了使用 pmap() 平行化計算的步驟。

JAX 在高效能計算和機器學習領域的應用日益廣泛。透過多維效能指標的實測分析，JAX 的自動向量化和 JIT 編譯功能有效提升了影像處理、神經網路訓練等任務的執行效率。尤其在批次處理和多裝置平行計算方面，vmap 和 pmap 等函式展現了其獨特優勢，相較於傳統方法，程式碼更簡潔，效能提升顯著。然而，JAX 仍存在一些限制，例如在處理包含批次統計和狀態的複雜模型時，vmap 的應用會受到限制，這也是未來 JAX 需要持續最佳化的方向。展望未來，隨著硬體加速器技術的發展和 JAX 社群的壯大，我們預見 JAX 將在更多高效能運算領域扮演關鍵角色，並推動更廣泛的應用創新。玄貓認為，JAX 作為新一代高效能運算框架，值得深度學習研究者和工程師深入學習和應用。