TF2JAX هي مكتبة تجريبية مصممة لتحويل وظائف أو الرسوم البيانية TensorFlow إلى وظائف Jax. تتيح عملية التحويل هذه للمستخدمين إعادة استخدام نماذج TensorFlow الموجودة وضبطها داخل Codebases Jax. إليكم كيف يتعامل TF2JAX مع التحويل:
1. عملية التحويل: يحول TF2JAX وظائف TensorFlow ، وتحديدا تلك المحددة باستخدام `tf.function` ، إلى وظائف Jax مكافئة. يتم تحقيق ذلك عن طريق تتبع وظيفة TensorFlow لإنشاء `tf.graphdef` ، والذي يتم ترجمته بعد ذلك إلى شكل متوافق مع JAX [3].
2. الوظيفة: بمجرد تحويلها ، يمكن تحويل وظائف Jax الناتجة بشكل أكبر باستخدام وظائف Jax المدمجة مثل `jit` و `grad` و` vmap` ، وما إلى ذلك ، مما يسمح بالتنفيذ والتمايز الفعال [3].
3. تكامل النموذج: يدعم TF2JAX تكامل نماذج TensorFlow ، بما في ذلك النماذج المحفورة ونماذج محور TensorFlow ، في بيئات Jax. هذا يسهل تصحيح الأخطاء والتأمل عن طريق الحفاظ على الشفافية في عملية التحويل [3].
4. خيارات التكوين: يوفر TF2JAX خيارات التكوين للتحكم في جوانب مثل الشكل الصارم والتحقق من DTYPE ، وتحويل الثوابت إلى الدقة المختلفة (على سبيل المثال ، `BFLOAT16`) ، والتعامل مع عمليات` PreventRient` [3].
5. الطبيعة التجريبية: من المهم أن نلاحظ أن TF2JAX تجريبي وقد يكون له واجهة برمجة تطبيقات غير مستقرة. يُنصح المستخدمون باختبار الوظائف المحولة بدقة لضمان تلبية متطلباتهم [3].
بشكل عام ، يوفر TF2JAX مسارًا لدمج نماذج ووظائف TensorFlow في سير عمل JAX ، مما يعزز قابلية التشغيل البيني بين هذه الأطر.
الاستشهادات:[1] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-iter-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[2] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/readme.md
[3] https://github.com/google-deepmind/tf2jax
[4] https://blog.tensorflow.org/2022/08/jax-on-web-with-tensorflowjs.html
[5] https://modelzoo.co/model/tf2jax
[6] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/tf-jax-tutorials-bart-5-pure-functions-in-jax
[7] https://www.tensorflow.org/guide/jax2tf
[8] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/tf-jax-tutorials-part-4-jax-and-devicearray