TF2JAX เป็นไลบรารีทดลองที่ออกแบบมาเพื่อแปลงฟังก์ชั่น TensorFlow หรือกราฟเป็นฟังก์ชั่น JAX กระบวนการแปลงนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถนำกลับมาใช้ใหม่และปรับแต่งโมเดล TensorFlow ที่มีอยู่ภายใน JAX CodeBases นี่คือวิธีที่ TF2JAX จัดการการแปลง:
1. กระบวนการแปลง: TF2JAX แปลงฟังก์ชั่น tensorflow โดยเฉพาะที่กำหนดโดยใช้ `tf.function` เป็นฟังก์ชั่น JAX ที่เทียบเท่า นี่คือความสำเร็จโดยการติดตามฟังก์ชัน tensorflow เพื่อสร้าง `tf.graphdef` ซึ่งจะถูกแปลเป็นรูปแบบที่เข้ากันได้กับ JAX [3]
2. ฟังก์ชั่น: เมื่อแปลงแล้วฟังก์ชั่น JAX ที่เกิดขึ้นสามารถเปลี่ยนได้ต่อไปโดยใช้ฟังก์ชันในตัวของ JAX เช่น `jit`,` Grad`, `VMAP 'ฯลฯ ทำให้สามารถดำเนินการและสร้างความแตกต่างได้อย่างมีประสิทธิภาพ [3]
3. การรวมโมเดล: TF2JAX รองรับการรวมโมเดล TensorFlow รวมถึงรุ่น SavedModels และ TensorFlow Hub เข้าสู่สภาพแวดล้อม JAX สิ่งนี้อำนวยความสะดวกในการดีบักและวิปัสสนาโดยการรักษาความโปร่งใสในกระบวนการแปลง [3]
4. ตัวเลือกการกำหนดค่า: TF2JAX มีตัวเลือกการกำหนดค่าเพื่อควบคุมแง่มุมเช่นรูปร่างที่เข้มงวดและการตรวจสอบ DTYPE, การแปลงค่าคงที่เป็น precisions ที่แตกต่างกัน (เช่น `bfloat16`) และการจัดการการดำเนินการ` preventgradient` [3]
5. ลักษณะการทดลอง: เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่า TF2JAX เป็นทดลองและอาจมี API ที่ไม่เสถียร ผู้ใช้ควรทดสอบฟังก์ชั่นที่แปลงแล้วอย่างละเอียดเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาตรงตามข้อกำหนดของพวกเขา [3]
โดยรวมแล้ว TF2JAX นำเสนอทางเดินสำหรับการรวมโมเดล TensorFlow และฟังก์ชั่นเข้ากับเวิร์กโฟลว์ JAX เพิ่มความสามารถในการทำงานร่วมกันระหว่างเฟรมเวิร์กเหล่านี้
การอ้างอิง:[1] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-tenvert-a-tensorflow-to-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-in-jax
[7] https://www.tensorflow.org/guide/jax2tf
[8] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/tf-jax-tutorials-part-4-jax-and-devicearray