TF2JAX adalah perpustakaan eksperimental yang dirancang untuk mengonversi fungsi atau grafik TensorFlow menjadi fungsi JAX. Proses konversi ini memungkinkan pengguna untuk menggunakan kembali dan menyempurnakan model TensorFlow yang ada dalam basis kode JAX. Begini cara TF2JAX menangani konversi:
1. Proses Konversi: TF2JAX mengubah fungsi TensorFlow, khususnya yang didefinisikan menggunakan `tf.function`, menjadi fungsi JAX yang setara. Ini dicapai dengan melacak fungsi TensorFlow untuk menghasilkan `tf.graphdef`, yang kemudian diterjemahkan ke dalam bentuk yang kompatibel dengan Jax [3].
2. Fungsi: Setelah dikonversi, fungsi JAX yang dihasilkan dapat diubah lebih lanjut menggunakan fungsionalitas bawaan JAX seperti `jit`,` grad`, `vmap`, dll., Memungkinkan untuk eksekusi dan diferensiasi yang efisien [3].
3. Integrasi Model: TF2JAX mendukung integrasi model TensorFlow, termasuk saveDmodels dan model hub TensorFlow, ke dalam lingkungan JAX. Ini memfasilitasi debugging dan introspeksi dengan mempertahankan transparansi dalam proses konversi [3].
4. Opsi Konfigurasi: TF2JAX menyediakan opsi konfigurasi untuk mengontrol aspek -aspek seperti bentuk ketat dan pemeriksaan dType, konversi konstanta ke presisi yang berbeda (mis., `Bfloat16`), dan penanganan operasi` prevadient` [3].
5. Nature Eksperimental: Penting untuk dicatat bahwa TF2JAX bersifat eksperimental dan mungkin memiliki API yang tidak stabil. Pengguna disarankan untuk menguji secara menyeluruh fungsi yang dikonversi untuk memastikan mereka memenuhi persyaratan mereka [3].
Secara keseluruhan, TF2JAX menawarkan jalur untuk mengintegrasikan model dan fungsi TensorFlow ke dalam alur kerja JAX, meningkatkan interoperabilitas antara kerangka kerja ini.
Kutipan:[1] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-heate-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-3 jax
[7] https://www.tensorflow.org/guide/jax2tf
[8] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/tf-jax-tutorials-part-4-jax-and-deviceArray