** TF2JAX og JAX2TF.CALL_TF er begge værktøjer designet til interoperabilitet mellem TensorFlow og JAX, men de tjener forskellige formål og har forskellige egenskaber med hensyn til ydeevne og brugervenlighed.
** TF2JAX er et bibliotek, der konverterer TensorFlow-funktioner og modeller til JAX-funktioner, hvilket giver brugerne mulighed for at genbruge og finjustere eksisterende TensorFlow-modeller inden for JAX-kodebaser. Denne konvertering gør det muligt for Jax -brugere at anvende Jax -transformationer som 'JIT', 'Grad' og 'VMAP' til de konverterede funktioner. TF2JAX understøtter en undergruppe af TensorFlow OPS og er især nyttig til fejlsøgning og introspektion på grund af dens gennemsigtige konverteringsproces [1] [5]. Det understøtter dog muligvis ikke alle tensorflow -funktionaliteter, og ydeevne kan variere afhængigt af de anvendte specifikke OP'er.
** JAX2TF.CALL_TF, på den anden side tillader JAX -funktioner at kalde TensorFlow -funktioner direkte. Denne tilgang understøtter alle TensorFlow OP'er ved at udsætte til TensorFlow under ivrig udførelse og til XLA for kompileret kode. Det er fordelagtigt at bruge TensorFlow -biblioteker eller genindlæse TensorFlow -gemte modeller inden for JAX. Imidlertid understøtter det kun et begrænset sæt JAX -transformationer (`JIT ',` grad`, `PMAP' og` remat`), og funktioner vises som en "sort boks" til Jax, hvilket begrænser yderligere transformationer som 'VMAP' [ 1] [3].
Med hensyn til ydeevne kan TF2JAX potentielt tilbyde bedre ydelser til operationer, der er godt understøttet af JAX, især når de kombineres med Jax's 'Jit' samling. Imidlertid kan Jax2tf.call_TF være langsommere på grund af omkostningerne ved at kalde TensorFlow -funktioner fra JAX, selvom det giver omfattende støtte til alle TensorFlow OPS.
Med hensyn til brugervenlighed er TF2JAX mere velegnet til brugere, der ønsker at integrere TensorFlow -modeller i JAX -arbejdsgange, mens JAX's avancerede funktioner som 'VMAP'. JAX2TF.CALL_TF er mere praktisk for brugere, der har brug for at bruge specifikke TensorFlow -biblioteker eller modeller direkte inden for JAX uden at konvertere dem.
Generelt afhænger valget mellem TF2JAX og JAX2TF.CALL_TF af, om du prioriterer muligheden for at udnytte JAXs avancerede funktioner på konverterede TensorFlow -modeller eller behov for problemfrit at integrere TensorFlow -funktionaliteter i din JAX Workflow.
Citater:[1] https://github.com/google-deepmind/tf2jax
[2] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_it_worth_switching_to_jax_from/
[3] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/readme.md
[4] https://discuss.ai.google.dev/t/is-google-replacing-tensorflow-with-jax/18015
[5] https://modelzoo.co/model/tf2jax
[6] https://stackoverflow.com/questions/66711706/jax-jit-and-dynamic-formes-a-regression-from-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-on-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/