TF2JAX - это экспериментальная библиотека, предназначенная для преобразования функций TensorFlow или графиков в функции JAX. Этот процесс преобразования позволяет пользователям повторно использовать и настраивать существующие модели TensorFlow в кодовых базах JAX. Вот как TF2JAX обрабатывает конверсию:
1. Процесс преобразования: TF2JAX преобразует функции TensorFlow, в частности, определяемые с использованием `tf.function`, в эквивалентные функции JAX. Это достигается путем отслеживания функции TensorFlow, чтобы генерировать `tf.graphDef`, который затем переводится в JAX-совместимую форму [3].
2. Функциональность: после преобразована, полученные функции JAX могут быть дополнительно преобразованы с использованием встроенных функций JAX, таких как `jit`,` grad`, `vmap` и т. Д., Учитывая эффективное выполнение и дифференциацию [3].
3. Интеграция модели: TF2JAX поддерживает интеграцию моделей TensorFlow, включая SavedModels и Tensorflow Hub модели, в среды JAX. Это облегчает отладку и самоанализ путем поддержания прозрачности в процессе конверсии [3].
4. Параметры конфигурации: TF2JAX предоставляет параметры конфигурации для управления такими аспектами, как строгая форма и проверка DTYPE, преобразование константов в различные точки (например, `BFLOAT16`) и обработка операций` предотвращено `[3].
5. Экспериментальный характер: важно отметить, что TF2JAX является экспериментальным и может иметь нестабильный API. Пользователям рекомендуется тщательно проверить конвертированные функции, чтобы убедиться, что они удовлетворяют свои требования [3].
В целом, TF2JAX предлагает путь для интеграции моделей TensorFlow и функций в рабочие процессы JAX, повышая взаимодействие между этими рамками.
Цитаты:[1] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-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-functs-in-jax
[7] https://www.tensorflow.org/guide/jax2tf
[8] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/tf-jax-tutorials-part-4-jax-and-devicearray