社群範例

除了 GitHub 上精選的官方 Flax 範例清單 之外，越來越多的社群人士使用 Flax 建立新型機器學習模型。我們很樂意在此展示社群所建構的任何範例！

如果要提交您自己的 Flax 範例，您可以從 GitHub 上的官方 Flax 範例 分歧其中一個開始。

模型

連結	作者	任務類型	參考
matthias-wright/flaxmodels	@matthias-wright	各式各樣	GPT-2、ResNet、StyleGAN-2、VGG，…
DarshanDeshpande/jax-models	@DarshanDeshpande	各式各樣	Segformer、Swin Transformer，還有幾個獨立層
google/vision_transformer	@andsteing	影像分類、影像/文字	https://arxiv.org/abs/2010.11929、https://arxiv.org/abs/2105.01601、https://arxiv.org/abs/2111.07991，…
jax-resnet	@n2cholas	各式各樣的 ResNet 實作	torch.hub
Wav2Vec2 微調	@vasudevgupta7	自動語音辨識	https://arxiv.org/abs/2006.11477

範例

連結	作者	任務類型	參考
JAX-RL	@henry-prior	強化學習	不適用
BigBird 微調	@vasudevgupta7	問答	https://arxiv.org/abs/2007.14062
DCGAN	@bkkaggle	影像合成	https://arxiv.org/abs/1511.06434
denoising-diffusion-flax	@yiyixuxu	影像產生	https://arxiv.org/abs/2006.11239

教學課程

連結	作者	任務類型	參考

貢獻政策

如果你有興趣將專案新增至社群範例部分，請考慮以下事項

• 程式碼範例：範例必須包含有用的 README 檔案，清楚說明如何執行程式碼。程式碼本身應該容易理解。

• 教學課程：這些文件最好使用 Jupyter Notebook 格式（請參閱貢獻文件，瞭解如何將 Jupyter Notebook 轉換成包含 jupytext 的 Markdown 檔案）。你的教學課程應該寫得很好，並討論/描述一個有趣的議題/任務。為避免重複，這些文件的內容必須與Flax 文件網站上的現有文件或本文檔中提到的其他社群範例不同。

• 模型：匯入 Flax 的模型儲存庫至少必須提供下列其中一項

  • 當模型訓練完成時，可與原始作品相比擬的指標。強烈建議提供指標在訓練期間的歷史紀錄圖表。

  • 測試，以驗證與眾所周知的實作的數值相等性（相同的輸入 + 權重 = 相同的輸出），最好使用預訓練權重。

在以上所有提到的情況中，程式碼都必須與以下套件的最新穩定版本相容：jax、flax 和 optax，並大量使用 Flax。請注意，jax 及 optax 都是 flax 的必要套件（請參閱安裝說明以取得更多詳細資料）。