社区示例

除了GitHub 上官方 Flax 示例的精选列表，还有越来越多的社区成员使用 Flax 来构建新型机器学习模型。我们很高兴能在这里展示社区构建的任何示例！

如果您想提交自己的 Flax 示例，您可以从分叉GitHub 上官方 Flax 示例开始。

模型

链接	作者	任务类型	参考
matthias-wright/flaxmodels	@matthias-wright	各种	GPT-2、ResNet、StyleGAN-2、VGG 等…
DarshanDeshpande/jax-models	@DarshanDeshpande	各种	Segformer、Swin Transformer 等… 还有一些独立的层
google/vision_transformer	@andsteing	图像分类、图像/文本	https://arxiv.org/abs/2010.11929、https://arxiv.org/abs/2105.01601、https://arxiv.org/abs/2111.07991 等…
jax-resnet	@n2cholas	各种 resnet 实现	torch.hub
Wav2Vec2 微调	@vasudevgupta7	自动语音识别	https://arxiv.org/abs/2006.11477

示例

链接	作者	任务类型	参考
JAX-RL	@henry-prior	强化学习	N/A
BigBird 微调	@vasudevgupta7	问答	https://arxiv.org/abs/2007.14062
DCGAN	@bkkaggle	图像合成	https://arxiv.org/abs/1511.06434
denoising-diffusion-flax	@yiyixuxu	图像生成	https://arxiv.org/abs/2006.11239

教程

链接	作者	任务类型	参考

贡献策略

如果您有兴趣将项目添加到社区示例部分，请考虑以下事项

• 代码示例：示例必须包含一个有帮助、清晰且解释如何运行代码的 README。代码本身应该易于理解。

• 教程：这些文档最好采用 Jupyter Notebook 格式（请参考贡献以了解如何使用 jupytext 将 Jupyter Notebook 转换为 Markdown 文件）。您的教程应写得很好，并讨论/描述一个有趣的话题/任务。为了避免重复，这些文档的内容必须不同于Flax 文档站点上的现有文档或本文档中提到的其他社区示例。

• 模型：将模型移植到 Flax 的仓库必须提供以下至少一项

  • 模型训练完成后，可以与原始工作进行比较的指标。强烈建议提供训练期间指标历史记录的图表。

  • 测试以验证与知名实现之间的数值等价性（相同输入 + 权重 = 相同输出），最好使用预训练权重。

在上述所有情况下，代码必须与以下包的最新稳定版本一起使用：jax、flax 和 optax，并大量使用 Flax。请注意，jax 和 optax 都是 flax 的 必需包（请参考安装说明以了解更多详细信息）。