A TF2JAX egy kísérleti könyvtár, amelynek célja a TensorFlow funkciók vagy grafikonok JAX funkciókká történő átalakítása. Ez a konverziós folyamat lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy újrafelhasználják és finomítsák a meglévő TensorFlow modelleket a JAX kódbázisokon belül. Így kezeli a TF2JAX az átalakítást:
1. Konverziós folyamat: A TF2JAX átalakítja a tensorflow funkciókat, különös tekintettel a „tf.function” használatával, egyenértékű JAX függvényekké. Ezt úgy érik el, hogy a tensorflow függvényt nyomon követik egy „tf.graphdef” létrehozásához, amelyet ezután Jax-kompatibilis formába fordítanak [3].
2. Funkcionális: A konvertálás után a kapott JAX funkciókat tovább lehet átalakítani a JAX beépített funkcióival, mint például a „JIT”, „Grad”, `VMAP” stb., Lehetővé téve a hatékony végrehajtást és a differenciálódást [3].
3. Modellintegráció: A TF2JAX támogatja a TensorFlow modellek, beleértve a SaveDModels -et és a TensorFlow Hub modelleket, a JAX környezetekbe. Ez megkönnyíti a hibakeresést és az önvizsgálatot azáltal, hogy megőrzi az átláthatóságot a konverziós folyamatban [3].
4. Konfigurációs beállítások: A TF2JAX konfigurációs lehetőségeket biztosít a szigorú alak és a DTYPE ellenőrzés, az állandók különböző pontosságokká történő átalakításához (például `bfloat16`), és a„ prevent -test ”műveletek kezelése [3].
5. Kísérleti természet: Fontos megjegyezni, hogy a TF2JAX kísérleti és instabil API -val rendelkezik. A felhasználóknak javasoljuk, hogy alaposan teszteljék a konvertált funkciókat annak biztosítása érdekében, hogy megfeleljenek a követelményeiknek [3].
Összességében a TF2JAX utat kínál a TensorFlow modellek és funkciók JAX munkafolyamatokba történő integrálásához, javítva az interoperabilitást ezen keretek között.
Idézetek:[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