TF2JAX ir eksperimentāla bibliotēka, kas paredzēta, lai pārveidotu TensorFlow funkcijas vai grafikus JAX funkcijās. Šis reklāmguvumu process ļauj lietotājiem atkārtoti izmantot un precīzi pielāgot esošos TensorFlow modeļus Jax CodeBāzēs. Lūk, kā TF2JAX rīkojas ar konvertēšanu:
1. Konversijas process: TF2JAX pārveido tensorplow funkcijas, īpaši tās, kas noteiktas, izmantojot `tf.Function`, par ekvivalentām Jax funkcijām. Tas tiek panākts, izsekojot tensorflow funkciju, lai ģenerētu `tf.GRAPHDEF`, kas pēc tam tiek tulkots ar Jax saderīgu formu [3].
2. Funkcionalitāte: Pēc tam, kad tās ir pārveidotas, iegūtās Jax funkcijas var vēl vairāk pārveidot, izmantojot Jax iebūvētās funkcijas, piemēram, `JIT`,` grad`, `vMap` utt., Ļaujot efektīvai izpildei un diferenciācijai [3].
3. Modeļa integrācija: TF2JAX atbalsta TensorFlow modeļu, ieskaitot SavedModels un TensorFlow Hub modeļu, integrāciju Jax vidē. Tas atvieglo atkļūdošanu un introspekciju, saglabājot pārredzamību pārveidošanas procesā [3].
4. Konfigurācijas opcijas: TF2Jax nodrošina konfigurācijas opcijas, lai kontrolētu tādus aspektus kā stingra forma un DTYPE pārbaude, konstantu pārveidošana dažādās precizitātēs (piemēram, `BFLoat16`) un“ Proporstadient ”operāciju apstrāde [3].
5. Eksperimentālā raksturs: ir svarīgi atzīmēt, ka TF2Jax ir eksperimentāls un tam var būt nestabila API. Lietotājiem ieteicams rūpīgi pārbaudīt konvertētās funkcijas, lai pārliecinātos, ka viņi atbilst viņu prasībām [3].
Kopumā TF2Jax piedāvā ceļu TensorFlow modeļu un funkciju integrēšanai Jax darbplūsmās, uzlabojot šo ietvaru savietojamību.
Atsauces:[1.]
[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.]
[7] https://www.tensorflow.org/guide/jax2tf
[8] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/tf-jax-tutorials-part-4-jax-and-devicearray