تحسين كفاءة حساب مسافة Cosine باستخدام TensorFlow

في الآونة الأخيرة، كنت أحاول العثور بكفاءة على أقرب كلمة لتضمين معين باستخدام TensorFlow. وأشهر وسيلتين للقيام بذلك هما عن طريق مسافة ال-cosine أو مسافة ال-Euclidean.

أحاول العثور على كيفية حساب مسافة ال-cosine بشكل فعال لجدول ذو شكل [حجم_الدُفعة x حجم_التضمين]

إحدى الطرق هي فك حزمة الجدول وحساب مسافة ال-cosine:

# التضمين بشكل [حجم_الفصل_المفرغ x حجم_التضمين]
array_list = tf.unpack(batch_array)
word_class_list = tf.unpack(embedding)
index_list_of_closest_word = []
for eacharray in array_list:
  list_of_distances = []
  for eachwordclass in word_class_list:
    list_of_distances.append(cosine_distance(eacharray, eachwordclass))
  index_list_of_closest_word.append(tf.argmax(tf.pack(list_of_distances)))

ومع ذلك، يُعتبر هذا النهج غير فعال تمامًا. هل هناك ربما طريقة أكثر كفاءة للقيام بذلك؟ أعلم أن Word2Vec يقوم بهذا بسرعة كبيرة، وعلى TensorFlow، بفضل قوة وحدة معالجة الرسومات، يجب أن تكون قادرة على إجراء هذه الحسابات بالدُفعة بشكل متوازي.

شكرًا!

بالطبع، سأوفر المزيد من المعلومات حول كيفية تحسين كفاءة حساب مسافة ال-cosine باستخدام TensorFlow. قد يكون هناك العديد من الطرق التي يمكن اتباعها لتحقيق ذلك.

في البداية، يُفضل استخدام العمليات المدمجة في TensorFlow بدلاً من فك حزم البيانات يدوياً وحساب المسافات بطريقة متكررة. يمكن استخدام الدوال المثلثة القائمة في TensorFlow مباشرة لتنفيذ الحسابات بطريقة فعالة. على سبيل المثال، يمكن استخدام tf.matmul لحساب منتج النقطة بين مصفوفتين بشكل فعال.

# حساب منتج النقطة بين الجدول وتضمين الكلمات
dot_product = tf.matmul(batch_array, tf.transpose(embedding))

# حساب طول كل صف
norm_batch = tf.norm(batch_array, axis=1)
norm_embedding = tf.norm(embedding, axis=1)

# حساب مسافة ال-cosine بين الصفوف
cosine_similarity = dot_product / (tf.expand_dims(norm_batch, 1) * tf.expand_dims(norm_embedding, 0))

# الحصول على أقرب كلمة لكل صف
index_list_of_closest_word = tf.argmax(cosine_similarity, axis=1)

تُظهر هذه الطريقة استخدام العمليات المتقدمة في TensorFlow لتحسين الأداء. تتيح هذه العمليات للنموذج الخاص بك الاستفادة من قوة وحدة معالجة الرسومات بشكل أفضل، مما يزيد من سرعة حسابات مسافة ال-cosine.

أيضاً يمكن أن يكون هناك مجال لتحسين الأداء عن طريق تحسين وتحسين تحميل البيانات وتشغيل النموذج على وحدة معالجة الرسومات (GPU) إذا كنت لا تستخدمها بالفعل.

أتمنى أن تجد هذه الإرشادات مفيدة في تحسين كفاءة حساب مسافة ال-cosine باستخدام TensorFlow.