TF2JAX는 텐서 플로 기능 또는 그래프를 JAX 기능으로 변환하도록 설계된 실험 라이브러리입니다. 이 전환 프로세스를 통해 사용자는 JAX 코드베이스 내에서 기존 텐서 플로우 모델을 재사용하고 미세 조정할 수 있습니다. TF2JAX가 변환을 처리하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 변환 프로세스 : TF2JAX는 텐서 플로우 함수, 특히`tf.function`을 사용하여 정의 된 텐서 플로우 함수를 동등한 JAX 함수로 변환합니다. 이것은 텐서 플로 함수를 추적하여`tf.graphdef`를 생성하여 JAX 호환 형태로 번역함으로써 달성됩니다 [3].
2. 기능 : 일단 변환되면`jit`,`grad`,`vmap` 등과 같은 JAX의 내장 기능을 사용하여 결과 JAX 기능을 추가로 변환 할 수있어 효율적인 실행 및 분화가 가능합니다 [3].
3. 모델 통합 : TF2JAX는 SavedModels 및 TensorFlow Hub 모델을 포함한 텐서 플로우 모델의 JAX 환경에 통합을 지원합니다. 이것은 변환 과정에서 투명성을 유지함으로써 디버깅과 내성을 용이하게한다 [3].
4. 구성 옵션 : TF2JAX는 엄격한 모양 및 DTYPE 점검, 상수를 다른 정밀도 (예 :`bfloat16`)로 변환하는 것과 같은 측면을 제어하기위한 구성 옵션을 제공합니다 (예 :`bfloat16`).
5. 실험적 특성 : TF2JAX는 실험적이며 불안정한 API를 가질 수 있음을 주목하는 것이 중요합니다. 사용자는 변환 된 기능을 철저히 테스트하여 요구 사항을 충족시키는 것이 좋습니다 [3].
전반적으로 TF2JAX는 텐서 플로 모델과 기능을 JAX 워크 플로에 통합하여 이러한 프레임 워크 간의 상호 운용성을 향상시키는 경로를 제공합니다.
인용 :[1] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-the-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-part-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