TF2JAX je eksperimentalna knjižnica, zasnovana za pretvorbo funkcij ali grafov v tensorflow v funkcije JAX. Ta postopek pretvorbe uporabnikom omogoča ponovno uporabo in natančno nastavitev obstoječih modelov Tensorflow znotraj jax Codebases. Tukaj je, kako TF2JAX obravnava pretvorbo:
1. Proces pretvorbe: TF2JAX pretvori funkcije tensorflow, zlasti tiste, ki so opredeljene z uporabo `tf.function`, v enakovredne funkcije JAX. To dosežemo s sledenjem funkcije Tensorflow za ustvarjanje `tf.graphdef`, ki je nato prevedena v obliko, združljiv z JAX [3].
2. Funkcionalnost: Ko se pretvori, lahko nastale funkcije JAX še naprej preoblikujete z vgrajenimi funkcionalnostmi Jaxa, kot so "Jit", "Grad", "VMAP" itd., Ki omogoča učinkovito izvedbo in diferenciacijo [3].
3. Vključevanje modela: TF2JAX podpira integracijo modelov Tensorflow, vključno s SavedModels in Tensorflow Hub modeli, v okolja JAX. To olajša odpravljanje napak in introspekcijo z ohranjanjem preglednosti v procesu pretvorbe [3].
4. Možnosti konfiguracije: TF2JAX ponuja možnosti konfiguracije za nadzor vidikov, kot so stroga oblika in preverjanje DTYPE, pretvorba konstant v različne natančnosti (npr. "Bfloat16`) in ravnanje z operacijami" preprečevanje "[3].
5. Eksperimentalna narava: Pomembno je opozoriti, da je TF2JAX eksperimentalni in ima lahko nestabilen API. Uporabnikom svetujemo, da temeljito preizkušajo pretvorjene funkcije, da zagotovijo, da izpolnjujejo njihove zahteve [3].
Na splošno TF2JAX ponuja pot za vključevanje modelov in funkcij Tensorflow v delovne tokove JAX, kar povečuje interoperabilnost med temi okviri.
Navedbe:[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-meepmind/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