Jax integravimas į esamus „Tensorflow“ modelius galima pasiekti keliais metodais, nors paprastumas ir tiesioginis požiūris skiriasi priklausomai nuo požiūrio.
naudojant JAX2TF
** „Jax2TF“ yra įrankis, leidžiantis „Jax“ modelius konvertuoti į „Tensorflow“, leidžiančią naudoti „Tensorflow“ įrankius diegimui ar tolesniam mokymui. Ši konversija yra paprasta JAX modeliams, tačiau ji tiesiogiai nekeičia „Tensorflow“ modelių į JAX. Vietoj to, jis palengvina JAX komponentų integraciją į „Tensorflow“ aplinką, tokią kaip „Jax“ modelių diegimas naudojant „Tensorflow“ aptarnavimą arba „Tensorflow Lite“ [1] [2].
naudojant TF2Jax
** „TF2Jax“ yra eksperimentinė biblioteka, konvertuojanti „Tensorflow“ funkcijas (įskaitant išsaugotus modelius) į JAX funkcijas. Tai leidžia pakartotinai naudoti „TensorFlow“ modelius arba patobulintas JAX kodų bazėse. Tačiau jis palaiko tik „TensorFlow 2.X“ ir turi apribojimų palaikomuose OPS ir funkcionalumuose [3] [5].
Skambinkite „Tensorflow“ funkcijoms iš „Jax“
„Jax2tf.call_tf` funkcija leidžia„ Jax “tiesiogiai skambinti„ TensorFlow “funkcijoms. Tai naudinga norint integruoti „Tensorflow“ modelius į JAX darbo eigas, nereikia jų visiškai konvertuoti. Tai palaiko „TensorFlow“ išsaugotų modelių ar bibliotekų skambučius iš „Jax“, nors jis turi apribojimų, susijusių su JAX transformacijomis, kurias galima pritaikyti [2] [5].
iššūkiai
- Tiesioginis konvertavimas: nėra plačiai palaikomos bibliotekos, skirtos tiesiogiai konvertuoti „Tensorflow“ modelius į JAX, kaip JAX2TF konvertuoja JAX į „TensorFlow“.
- Sudėtingumas: Integruoti „Tensorflow“ modelius į JAX dažnai reikia naudoti tarpinius įrankius ar formatus, kurie gali padidinti darbo eigos sudėtingumą.
Apskritai, nors yra įrankių, leidžiančių palengvinti integraciją, procesui gali prireikti tam tikrų techninių pastangų ir kūrybiškumo, ypač kai reikia spręsti sudėtingus modelius ar specifinius reikalavimus.
Citatos:[1] https://www.tensorflow.org/guide/jax2tf
[2] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/readme.md
[3] https://github.com/google-deepmind/tf2jax
[4] https://kambale.dev/tensorflow-v-flax
[5] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-convert-aensorflow-nn-to- jax
[6] https://towardsdataScence.com/ai-model-training-with-Jax-6e407a7d2dc8/
[7] https://blog.tensorflow.org/2022/08/jax-on-web-withtensorflowjs.html
[8] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/building-models-in-jax-part1-stax
[9] https://ai.google.dev/edge/litert/models/convert_jax