** TF2JAX en JAX2TF.CALL_TF zijn beide tools die zijn ontworpen voor interoperabiliteit tussen TensorFlow en JAX, maar ze dienen verschillende doeleinden en hebben verschillende kenmerken in termen van prestaties en bruikbaarheid.
** TF2JAX is een bibliotheek die TensorFlow-functies en modellen omzet in JAX-functies, waardoor gebruikers bestaande TensorFlow-modellen binnen JAX-codebases kunnen hergebruiken en verfijnen. Met deze conversie kunnen JAX -gebruikers JAX -transformaties toepassen zoals `jit`,` grad` en `vmap` op de geconverteerde functies. TF2JAX ondersteunt een subset van tensorflow -ops en is met name nuttig voor foutopsporing en introspectie vanwege het transparante conversieproces [1] [5]. Het ondersteunt echter mogelijk niet alle tensorflow -functionaliteiten en de prestaties kunnen variëren, afhankelijk van de specifieke gebruikte OP's.
** JAX2TF.CALL_TF stelt JAX -functies aan de andere kant in staat om TensorFlow -functies direct aan te roepen. Deze aanpak ondersteunt alle tensorflow -ops door uit te stellen naar tensorflow tijdens enthousiaste uitvoering en naar XLA voor gecompileerde code. Het is gunstig voor het gebruik van tensorflow -bibliotheken of het herladen van TensorFlow SavedModels binnen JAX. Het ondersteunt echter alleen een beperkte set JAX -transformaties (`jit`,` grad`, `pmap` en` remat`), en functies verschijnen als een "black box" tot JAX, waardoor verdere transformaties worden beperkt zoals `vmap` [ 1] [3].
Qua prestaties kan TF2JAX mogelijk betere prestaties bieden voor bewerkingen die goed worden ondersteund door JAX, vooral in combinatie met Jax's 'JIT'-compilatie. JAX2TF.CALL_TF kan echter langzamer zijn vanwege de overhead van het aanroepen van tensorflow -functies van JAX, hoewel het uitgebreide ondersteuning biedt voor alle TensorFlow Ops.
Wat bruikbaarheid betreft, is TF2JAX meer geschikt voor gebruikers die TensorFlow -modellen willen integreren in JAX -workflows, terwijl de geavanceerde functies van JAX worden gebruikt, zoals `VMAP`. JAX2TF.CALL_TF is handiger voor gebruikers die specifieke TensorFlow -bibliotheken of modellen rechtstreeks binnen JAX moeten gebruiken zonder ze te converteren.
Over het algemeen hangt de keuze tussen TF2JAX en JAX2TF.CALL_TF af van het feit of u prioriteit geeft aan de mogelijkheid om de geavanceerde functies van JAX te gebruiken op geconverteerde tensorflow -modellen of om tensorflow -functionaliteiten naadloos te integreren in uw JAX -workflow.
Citaten:[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-verplacing-tensorflow-with-jax/18015
[5] https://modelzoo.co/model/tf2jax
[6] https://stackoverflow.com/questions/66711706/jax-jit-and-dynamic- Shapes-a-regression-from-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-ther-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/