在 SPU 中实现 Tensorflow 前端支持

[Candicepan]

此 ISSUE 为 隐语开源共建计划（SecretFlow Open Source Contribution Plan，简称 SF OSCP）任务 ISSUE，欢迎社区开发者参与共建～
若有感兴趣想要认领的任务，但还未报名，辛苦先完成报名进行哈～

任务介绍

• 任务名称：Tensorflow 前端支持
• 技术方向：SPU/Frontend
• 任务难度：挑战🌟🌟🌟
• 任务期望完成时间：8 周

详细要求

SPU 对于 TensorFlow 的支持尚不完整，请验证更多的 TensorFlow 模型可以正确的在 SPU 上执行。
并尝试改善对于 tf.Tensor, tf.DataSet 等功能的支持程度

能力要求

• 了解 TensorFlow
• 熟悉 tf.function
• 对 SPU 编译器前端有一定了解

操作说明

• 若脚本能够正常运行，则在本 ISSUE 下回复【验证成功 + 代码成功验证截图证明】
• 若脚本执行过程中报错，关联本 ISSUE 并提交修复后的代码提交至 https://github.com/secretflow/kuscia/tree/main/scripts/deploy
• 若文档存在错误，关联本 ISSUE 并将修复后的文档提交至https://github.com/secretflow/kuscia/tree/main/docs/getting_started，注意在提交修复后的文档之前，请先使用 make docs 命令验证文档正确性

[aoshujiaocheng]

/secretflow/device/device/spu.py还是只支持JAX吗？
运行TensorFlow前端时，spu.py文件line 1410 def _spu_compile(fn, copts, *meta_args, **meta_kwargs): 函数报错。
该函数下line 1427-1440
executable, output_tree = spu_fe.compile( **spu_fe.Kind.JAX**, fn, meta_args, meta_kwargs, input_name, input_vis, lambda output_flat: [ _generate_output_uuid() for _ in range(len(output_flat)) ], static_argnums=(), static_argnames=None, copts=copts, )
是否默认只能使用JAX作为frontend？

[anakinxc]

/secretflow/device/device/spu.py还是只支持JAX吗？ 运行TensorFlow前端时，spu.py文件line 1410 def _spu_compile(fn, copts, *meta_args, **meta_kwargs): 函数报错。 该函数下line 1427-1440 executable, output_tree = spu_fe.compile( **spu_fe.Kind.JAX**, fn, meta_args, meta_kwargs, input_name, input_vis, lambda output_flat: [ _generate_output_uuid() for _ in range(len(output_flat)) ], static_argnums=(), static_argnames=None, copts=copts, ) 是否默认只能使用JAX作为frontend？

spu 本身在能力支持上 jax 是第一梯队，torch 是第二梯队，tf 目前只是一个 pure demo 的能力。如果有兴趣和诉求，欢迎认领这个任务来完善 tf 的支持。

secretflow hardcode 前端类型的问题，请在 secretflow repo 内创建一个新的 issue 来 track 这个问题