TF2Jax, tensorflow işlevlerini veya grafiklerini JAX işlevlerine dönüştürmek için tasarlanmış deneysel bir kütüphanedir. Bu dönüşüm işlemi, kullanıcıların JAX kod tabanları içindeki mevcut tensorflow modellerini yeniden kullanmalarını ve ince ayarlamalarını sağlar. TF2Jax dönüşümü nasıl ele alıyor:
1. Dönüşüm İşlemi: TF2JAX, özellikle `tf.function` kullanılarak tanımlanan tensorflow işlevlerini eşdeğer JAX işlevlerine dönüştürür. Bu, daha sonra JAX uyumlu bir forma çevrilen bir `tf.graphdef 'oluşturmak için tensorflow fonksiyonunun izlenmesi ile elde edilir [3].
2. İşlevsellik: Dönüştürüldükten sonra, sonuçta ortaya çıkan JAX işlevleri, JAX'ın `jit`,` grad`, `vmap` vb.
3. Model Entegrasyonu: TF2Jax, SavedModels ve Tensorflow Hub modelleri dahil olmak üzere tensorflow modellerinin JAX ortamlarına entegrasyonunu destekler. Bu, dönüşüm işleminde şeffaflığı koruyarak hata ayıklama ve içgözlemi kolaylaştırır [3].
4. Yapılandırma Seçenekleri: TF2JAX, katı şekil ve DTYPE kontrolü, sabitlerin farklı hassasiyetlere (örneğin, `bfloat16`) dönüştürülmesi ve `` önleme 'operasyonlarının işlenmesi gibi yönleri kontrol etmek için yapılandırma seçenekleri sağlar [3].
5. Deneysel Doğa: TF2Jax'ın deneysel olduğunu ve kararsız bir API'ya sahip olabileceğini belirtmek önemlidir. Kullanıcılara, gereksinimlerini karşıladıklarından emin olmak için dönüştürülmüş işlevleri iyice test etmeleri tavsiye edilir [3].
Genel olarak, TF2Jax, tensorflow modellerini ve işlevlerini JAX iş akışlarına entegre etmek için bir yol sunarak bu çerçeveler arasındaki birlikte çalışabilirliği arttırır.
Alıntılar:[1] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-a-todule-to-convert-a-ensorflow-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-fonctions-in-jax
[7] https://www.tensorflow.org/guide/jax2tf
[8] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/tf-jax-tutorials-part-4-jax-and-devaearray