** TF2JAX ja Jax2Tf.Call_TF ovat molemmat työkaluja, jotka on suunniteltu Tensorflowin ja Jaxin väliseen yhteentoimivuuteen, mutta ne palvelevat erilaisia tarkoituksia ja niillä on selkeät ominaisuudet suorituskyvyn ja käytettävyyden suhteen.
** TF2Jax on kirjasto, joka muuntaa tensorflow-toiminnot ja mallit JAX-toimintoiksi, jolloin käyttäjät voivat käyttää ja hienosäätää olemassa olevia tensorflow-malleja JAX-koodipaaseissa. Tämän muuntamisen avulla JAX -käyttäjät voivat käyttää JAX -muunnoksia, kuten `jit`,` grad` ja `vmap` muunnetuiksi toiminnoiksi. TF2Jax tukee TensorFlow Ops -joukon osajoukkoa ja on erityisen hyödyllinen virheenkorjauksessa ja itsehavainnissa sen läpinäkyvän muuntoprosessin vuoksi [1] [5]. Se ei kuitenkaan välttämättä tue kaikkia tensorflow -toimintoja, ja suorituskyky voi vaihdella käytettyjen erityisten OPS: n mukaan.
** Jax2tf.call_tf, toisaalta, Jax -toiminnot voivat kutsua TensorFlow -toimintoja suoraan. Tämä lähestymistapa tukee kaikkia TensorFlow Ops -tapahtumia lykkäämällä tensorflowa innokkaan suorituksen aikana ja XLA: lle kootun koodin suhteen. Se on hyödyllistä käyttää TensorFlow -kirjastoja tai Tensorflow Sä. Se tukee kuitenkin vain rajoitettua joukkoa JAX -muunnoksia (`jit`,` grad`, `pMAP` ja` remat`), ja toiminnot näyttävät "mustana laatikkona" Jaxille, rajoittaen muita muunnoksia, kuten `vmap` [[ 1] [3].
Suorituskyvyn kannalta TF2JAX voi mahdollisesti tarjota paremman suorituskyvyn toiminnoille, joita JAX tukee hyvin, etenkin kun se yhdistetään Jaxin "Jit`-kokoelmaan. JAX2TF.CALL_TF saattaa kuitenkin olla hitaampi Jaxin TensorFlow -toimintojen kutsumisen vuoksi, vaikka se tarjoaa kattavan tuen kaikille TensorFlow Ops -sovelluksille.
Käytettävyyden osalta TF2Jax sopii paremmin käyttäjille, jotka haluavat integroida TensorFlow -mallit JAX -työnkulkuihin hyödyntäen Jaxin edistyneitä ominaisuuksia, kuten "VMAP". JAX2TF.CALL_TF on helpompi käyttäjille, joiden on käytettävä tiettyjä tensorflow -kirjastoja tai malleja suoraan Jaxin sisällä muuttamatta niitä.
Kaiken kaikkiaan valinta TF2JAX: n ja Jax2TF.call_TF: n välillä riippuu siitä, priorisoitko kyvyn hyödyntää JAX: n edistyneitä ominaisuuksia muunnetuissa TensorFlow -malleissa vai on integroida TensorFlow -toiminnallisuudet saumattomasti JAX -työnkulkuun.
Viittaukset:[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
.
[5] https://modelzoo.co/model/tf2Jax
.
.
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/