** tf2jax et jax2tf.call_tf sont tous deux des outils conçus pour l'interopérabilité entre Tensorflow et Jax, mais ils servent des objectifs différents et ont des caractéristiques distinctes en termes de performances et de convivialité.
** TF2JAX est une bibliothèque qui convertit les fonctions et les modèles TensorFlow en fonctions JAX, permettant aux utilisateurs de réutiliser et d'affiner les modèles TensorFlow existants dans les bases de code JAX. Cette conversion permet aux utilisateurs de Jax d'appliquer les transformations JAX comme `Jit ',« Grad »et« VMAP »en fonctions converties. TF2JAX prend en charge un sous-ensemble d'OPS TensorFlow et est particulièrement utile pour le débogage et l'introspection en raison de son processus de conversion transparent [1] [5]. Cependant, il peut ne pas prendre en charge toutes les fonctionnalités TensorFlow, et les performances peuvent varier en fonction des OP spécifiques utilisés.
** jax2tf.call_tf, d'autre part, permet aux fonctions JAX d'appeler directement les fonctions TensorFlow. Cette approche prend en charge tous les opérations TensorFlow en reportant à TensorFlow pendant l'exécution impatiente et à XLA pour le code compilé. Il est bénéfique pour utiliser les bibliothèques TensorFlow ou recharger TensorFlow SavedModels dans JAX. Cependant, il ne prend en charge qu'un ensemble limité de transformations jax («jit», «grad», «pmap» et `remat», et les fonctions apparaissent comme une «boîte noire» à Jax, limitant d'autres transformations comme `vmap» [ 1] [3].
En termes de performances, TF2JAX peut potentiellement offrir de meilleures performances pour les opérations qui sont bien soutenues par Jax, en particulier lorsqu'ils sont combinés avec la compilation «JIT» de Jax. Cependant, jax2tf.call_tf peut être plus lent en raison de la surcharge d'appeler les fonctions TensorFlow de JAX, bien qu'elle fournit une prise en charge complète pour tous les OP TensorFlow.
En ce qui concerne la convivialité, TF2JAX convient plus aux utilisateurs qui souhaitent intégrer les modèles TensorFlow dans les flux de travail JAX tout en tirant parti des fonctionnalités avancées de Jax comme «VMAP». jax2tf.call_tf est plus pratique pour les utilisateurs qui ont besoin d'utiliser des bibliothèques ou des modèles TensorFlow spécifiques directement dans JAX sans les convertir.
Dans l'ensemble, le choix entre TF2JAX et JAX2TF.CALL_TF dépend de la priorité à la possibilité de tirer parti des fonctionnalités avancées de Jax sur des modèles TensorFlow convertis ou de devez intégrer de manière transparente les fonctionnalités TensorFlow dans votre flux de travail JAX.
Citations:[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-tetensorflow-with-jax/18015
[5] https://modelzoo.co/model/tf2jax
[6] https://stackoverflow.com/questions/66711706/jax-jit-and-nynamic-shapes-a-regression-from-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/