** TF2JAX und JAX2TF.CALL_TF sind beide Werkzeuge, die für die Interoperabilität zwischen TensorFlow und JAX entwickelt wurden. Sie dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken und haben unterschiedliche Eigenschaften in Bezug auf Leistung und Benutzerfreundlichkeit.
** TF2JAX ist eine Bibliothek, die TensorFlow-Funktionen und -modelle in JAX-Funktionen umwandelt, sodass Benutzer vorhandene TensorFlow-Modelle innerhalb von JAX-Codebasen wiederverwenden und fein abteilen können. Mit dieser Konvertierung können JAX -Benutzer JAX -Transformationen wie "Jit", "Grad" und "vmap" auf die konvertierten Funktionen anwenden. TF2JAX unterstützt eine Untergruppe von Tensorflow -OPs und ist aufgrund seines transparenten Umwandlungsprozesses insbesondere für das Debuggen und Selbstbeobachtung nützlich [1] [5]. Es kann jedoch nicht alle Tensorflow -Funktionen unterstützen, und die Leistung kann je nach den verwendeten OPs variieren.
** JAX2TF.Call_tf hingegen ermöglicht es JAX -Funktionen, TensorFlow -Funktionen direkt aufzurufen. Dieser Ansatz unterstützt alle TensorFlow -OPs, indem sie während der eifrigen Ausführung auf den Tensorflow und für den kompilierten Code auf XLA verschoben wird. Es ist vorteilhaft für die Verwendung von Tensorflow -Bibliotheken oder zum Nachladen von TensorFlow SavedModels innerhalb von JAX. Es unterstützt jedoch nur einen begrenzten Satz von JAX -Transformationen ("Jit", "Grad", "PMAP" und "Remat"), und Funktionen erscheinen als "Black Box" für JAX, wobei weitere Transformationen wie "vmap" [[ 1] [3].
In Bezug auf die Leistung kann TF2JAX möglicherweise eine bessere Leistung für Operationen bieten, die von JAX gut unterstützt werden, insbesondere in Kombination mit JAXs "JIT" -Kompilation. Jax2tf.call_tf ist jedoch möglicherweise langsamer, da die Tensorflow -Funktionen von JAX aufgerufen werden, obwohl es eine umfassende Unterstützung für alle TensorFlow -OPs bietet.
In Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit ist TF2JAX besser für Benutzer geeignet, die Tensorflow -Modelle in JAX -Workflows integrieren möchten und gleichzeitig die erweiterten Funktionen von JAX wie "VMAP" nutzen möchten. jax2tf.call_tf ist für Benutzer, die bestimmte Tensorflow -Bibliotheken oder Modelle direkt innerhalb von JAX verwenden, bequemer, ohne sie zu konvertieren.
Insgesamt hängt die Auswahl zwischen TF2JAX und jax2tf.call_tf davon ab, ob Sie die Möglichkeit priorisieren, die erweiterten Funktionen von JAX für konvertierte Tensorflow -Modelle zu nutzen oder die Tensorflow -Funktionen nahtlos in Ihren JAX -Workflow zu integrieren.
Zitate:[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-shapes-a-regression-from-sorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-convert-a-sorflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/