問題タブ [trax]

TensorRT と TensorFlow-TRT を使用して、DL アルゴリズムの推論を高速化しています。

それから私は聞いた：

• JAX https://github.com/google/jax
• Trax https://github.com/google/trax

どちらもDLを加速するようです。しかし、私はそれらを理解するのに苦労しています。それらを簡単に説明できる人はいますか？

私の目標は、 https : //trax-ml.readthedocs.io/en/latest/notebooks/trax_intro.html にある Trax のトランスフォーマーの入門例を理解することです。

この例はかなりうまく機能します。ただし、初期化されたモデルを使用して別の例を翻訳しようとすると、たとえば

!ローカル マシンと Google Colab で出力を取得します。他の例でも同じことが起こります。

新しいモデルを構築して初期化すると、すべて正常に動作します。

これはバグですか？そうでない場合、ここで何が起こっているのか、その動作を回避/修正するにはどうすればよいですか?

トークン化とトークン化解除はうまく機能しているようです。デバッグしました。で問題が発生したり、予期しないことが発生したようですtrax.supervised.decoding.autoregressive_sample。

Google の TRAX パッケージを含むプロジェクトに取り組んでいます。Jupyter ノートブックでコードのスニペットを実行しているときに、次のエラー メッセージが表示されました。

この問題を回避する方法はありますか? 私はtraxバージョン1.2.3を持っています。

ありがとう！

TRAX パッケージのモジュール trax.fastmath は非推奨ですか? このモジュールを使用していますが、ModuleNotFoundError が返されます。