TF2JAX este o bibliotecă experimentală concepută pentru a converti funcțiile sau graficele TensorFlow în funcții JAX. Acest proces de conversie permite utilizatorilor să refolosească și să regleze modelele TensorFlow existente în cadrul JAXBases JAX. Iată cum se ocupă TF2JAX conversia:
1. Procesul de conversie: TF2JAX convertește funcțiile tensorflow, în special cele definite folosind `tf.function`, în funcții JAX echivalente. Acest lucru se realizează prin urmărirea funcției Tensorflow pentru a genera un `tf.graphdef`, care este apoi tradus într-o formă compatibilă cu Jax [3].
2. Funcționalitate: odată convertită, funcțiile JAX rezultate pot fi transformate în continuare folosind funcționalitățile încorporate ale JAX, cum ar fi `jit`,` grad`, `vmap` etc., permițând o execuție și diferențiere eficientă [3].
3. Integrarea modelului: TF2JAX acceptă integrarea modelelor TensorFlow, inclusiv SavedModels și TensorFlow Hub, în medii JAX. Acest lucru facilitează depanarea și introspecția prin menținerea transparenței în procesul de conversie [3].
4. Opțiuni de configurare: TF2JAX oferă opțiuni de configurare pentru a controla aspecte, cum ar fi forma strictă și verificarea DTYPE, conversia constantelor în diferite precizii (de exemplu, `Bfloat16`) și manipularea operațiunilor` PreventGradient` [3].
5. Natura experimentală: este important de menționat că TF2JAX este experimental și poate avea o API instabilă. Utilizatorii sunt sfătuiți să testeze în detaliu funcțiile convertite pentru a se asigura că îndeplinesc cerințele lor [3].
În general, TF2JAX oferă o cale de integrare a modelelor și funcții de flux tensor în fluxuri de lucru JAX, sporind interoperabilitatea dintre aceste cadre.
Citări:[1] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-here-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-ture-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