Tensorflow'dan Jax'a geçiş birkaç zorluk sunabilir:
1. Öğrenme eğrisi: JAX, Tensorflow'un nesne odaklı yaklaşımına alışkın olan geliştiricilere aşina olabilen fonksiyonel bir programlama paradigması üzerine inşa edilmiştir. Bu, kodlama stilinde önemli bir ayarlama ve değişmezlik ve saf fonksiyonlar gibi kavramların anlaşılmasını gerektirir [5].
2. Dokümantasyon ve Topluluk Desteği: JAX popülerlik kazanırken, belgeleri ve topluluk desteği Tensorflow'unki kadar olgun değildir. Bu, yeni kullanıcıların kaynak bulmasını ve sorunları gidermesini zorlaştırabilir [5].
3. Modellerin dönüştürülmesi: Tensorflow modellerini doğrudan JAX'a dönüştürmek için basit bir kütüphane yoktur. Kullanıcıların modellerini manuel olarak yeniden yazmaları veya ONNX'e dönüştürme gibi dolaylı yöntemler kullanmaları gerekebilir, ancak bu henüz JAX için tam olarak desteklenmez [3].
4. Performans Optimizasyonu: JAX, özellikle tam zamanında (JIT) derleme ve vektörleştirilmiş işlemleri (VMAP) ile yüksek performans sunar. Bununla birlikte, optimal performansa ulaşmak, bu özelliklerin ve bunların etkili bir şekilde nasıl uygulanacağını anlamayı gerektirir, bu da zorlayıcı olabilir [5].
5. Mevcut ekosistemle entegrasyon: TensorFlow'un büyük bir ekosistem kütüphanesi ve araçları vardır. JAX, bazı tensorflow bileşenleriyle uyumlu olsa da (örneğin, JAX üzerindeki tensorflow olasılığı), belirli işlevler için ek kurulum veya özel entegrasyon gerektirebilir [7].
6. Donanım uyumluluğu: JAX özellikle TPU'lar için uygundur, ancak bunlara erişimi olmayan kullanıcılar daha GPU dostu olan tensorflow veya pytorch'a göre daha az avantaj bulabilirler [5].
Genel olarak, JAX hız ve esneklik açısından önemli avantajlar sunarken, tensorflow'dan geçiş bu teknik ve ekosistemle ilgili zorlukların üstesinden gelmeyi içerir.
Alıntılar:[1] https://discuss.ai.google.dev/t/is-google-pleplacing-teensorflow-with-jax/18015
[2] https://www.assemblyai.com/blog/pytorch-vs-tensorflow-in-2023/
[3] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-a-todule-to-convert-a-ensorflow-nn-to-jax
[4] https://keras.io/guides/migrating_to_keras_3/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_it_worth_switching_to_jax_from/
[6] https://github.com/pytorch/pytorch/issues/41857
[7] https://www.tensorflow.org/probity/examples/tensorflow_probity_on_jax
[8] https://docs.jax.dev/en/latest/installation.html
[9] https://softwaremill.com/ml-engineer-comparison-of-pytorch-tensorflow-jax-and-flax/