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我一直在使用 TensorRT 和 TensorFlow-TRT 来加速我的 DL 算法的推理。

然后我听说了：

• JAX https://github.com/google/jax
• 特拉克斯https://github.com/google/trax

两者似乎都加速了深度学习。但我很难理解他们。任何人都可以简单地解释它们吗？

我的目标是了解 Trax 中有关转换器的介绍性示例，可在https://trax-ml.readthedocs.io/en/latest/notebooks/trax_intro.html找到：

该示例工作得很好。但是，当我尝试使用初始化模型翻译另一个示例时，例如

!我在本地机器和 Google Colab 上都得到了输出。其他示例也是如此。

当我构建和初始化一个新模型时，一切正常。

这是一个错误吗？如果没有，这里发生了什么，我该如何避免/修复这种行为？

标记化和去标记化似乎运作良好，我调试了它。事情似乎出错/出乎意料trax.supervised.decoding.autoregressive_sample。

如何使用Trax设置多变量回归问题？

我AssertionError: Invalid shape (16, 2); expected (16,).从下面的代码中得到，来自L2Loss对象。

以下是我尝试将情感分析示例应用于回归问题：

Trax 实现的 AttentionQKV 层如下：AttentionQKV

特别是三个平行的密集层的目的是什么？该层的输入是 q, k, v, mask。为什么 q, k, v 要通过一个密集层？

我有一个 Trax 循环对象，我想从中提取一个任务对象。下面的代码返回错误AttributeError: 'Loop' object has no attribute '_task'。你对如何解决这个问题有什么建议吗？

背景信息：我正在尝试在 GPU 上运行，设置 Coursera 课程“ Natural Language Processign with Attention Models ”的 W4 分配代码。

这是错误消息：

我一直在尝试在 nlp 任务中创建一个词汇文件，以在trax的标记化方法中使用来标记单词，但我找不到用于创建 *.subwords 文件的模块/库。请帮帮我？

我想为汇总任务创建一个自定义张量流数据集。我有一套报告，每份报告都有三个黄金摘要。所有数据均为 (.txt) 格式。我想创建一个 TFDS，其中键是报告，值是摘要。所以我会有这种格式： (report1 , summary11) (report1 , summary12) (report1 , summary13) (report2 , summary21) (report2 , summary22) (report2 , summary23)

有什么解决方案可以帮助我完成这项任务。我查看了 tensorflow 网站上的官方文档，它对我没有用。

谢谢 ！

有人设法用 TensorBoard 记录损失吗？我正在使用 trax ml 库。我收到此错误TypeError: 'SummaryWriter' object is not callable。

我正在使用SummaryWriterfrom jaxboard，然后将其添加到callbacksinside training.Loop。

当我运行训练循环时出现错误：

我正在做一个涉及 Google 的 TRAX 包的项目。在 Jupyter notebook 上运行一段代码时，我遇到了以下错误消息。

有没有办法解决这个问题？我有 trax 版本 1.2.3。

谢谢！

TRAX 包的模块 trax.fastmath 是否已弃用？我正在使用此模块，但返回 ModuleNotFoundError。