** TF2JAX και JAX2TF.CALL_TF είναι και τα δύο εργαλεία σχεδιασμένα για διαλειτουργικότητα μεταξύ TensorFlow και Jax, αλλά εξυπηρετούν διαφορετικούς σκοπούς και έχουν ξεχωριστά χαρακτηριστικά όσον αφορά την απόδοση και τη χρηστικότητα.
** Το TF2JAX είναι μια βιβλιοθήκη που μετατρέπει τις λειτουργίες και τα μοντέλα TensorFlow σε λειτουργίες JAX, επιτρέποντας στους χρήστες να επαναχρησιμοποιούν και να τελειοποιούν τα υπάρχοντα μοντέλα TensorFlow μέσα σε κώδικες JAX. Αυτή η μετατροπή επιτρέπει στους χρήστες του JAX να εφαρμόζουν μετασχηματισμούς JAX όπως το `jit`, το` grad 'και το `vmap` στις μετατρεπόμενες λειτουργίες. Το TF2JAX υποστηρίζει ένα υποσύνολο TensorFlow OPS και είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για την εντοπισμό σφαλμάτων και της ενδοσκόπησης λόγω της διαφανούς διαδικασίας μετατροπής [1] [5]. Ωστόσο, μπορεί να μην υποστηρίζει όλες τις λειτουργίες TensorFlow και η απόδοση μπορεί να ποικίλει ανάλογα με τα συγκεκριμένα OPs που χρησιμοποιούνται.
** jax2tf.call_tf, από την άλλη πλευρά, επιτρέπει στις λειτουργίες JAX να καλούν τις λειτουργίες TensorFlow απευθείας. Αυτή η προσέγγιση υποστηρίζει όλα τα ops tensorflow, αναβάλλοντας την TensorFlow κατά τη διάρκεια της πρόθυμης εκτέλεσης και του XLA για τον συντάκτη κώδικα. Είναι επωφελές για τη χρήση βιβλιοθηκών TensorFlow ή για την επαναφόρτωση του TensorFlow SavedModels μέσα στο JAX. Ωστόσο, υποστηρίζει μόνο ένα περιορισμένο σύνολο μετασχηματισμών Jax (`jit`,` grad`, `pmap` και` remat '), και οι λειτουργίες εμφανίζονται ως ένα "μαύρο κουτί" στο Jax, περιορίζοντας περαιτέρω μετασχηματισμούς όπως `vmap` [ 1] [3].
Από την άποψη της απόδοσης, το TF2JAX μπορεί ενδεχομένως να προσφέρει καλύτερες επιδόσεις για λειτουργίες που υποστηρίζονται από τον Jax, ειδικά όταν συνδυάζονται με τη συλλογή JIT` του JAX. Ωστόσο, το jax2tf.call_tf μπορεί να είναι πιο αργή λόγω της επιβάρυνσης των λειτουργιών TensorFlow από το JAX, αν και παρέχει ολοκληρωμένη υποστήριξη για όλα τα ops TensorFlow.
Όσον αφορά τη χρηστικότητα, το TF2JAX είναι πιο κατάλληλο για χρήστες που θέλουν να ενσωματώσουν τα μοντέλα TensorFlow σε ροές εργασίας JAX, ενώ αξιοποιούν τα προηγμένα χαρακτηριστικά του Jax όπως το `VMAP`. Το JAX2TF.CALL_TF είναι πιο βολικό για τους χρήστες που πρέπει να χρησιμοποιούν συγκεκριμένες βιβλιοθήκες ή μοντέλα TensorFlow απευθείας μέσα στο JAX χωρίς να τις μετατρέπουν.
Συνολικά, η επιλογή μεταξύ TF2JAX και JAX2TF.CALL_TF εξαρτάται από το αν δώσετε προτεραιότητα στη δυνατότητα να αξιοποιήσετε τα προηγμένα χαρακτηριστικά του JAX σε μετατρέψιμα μοντέλα tensorflow ή να πρέπει να ενσωματώσουν τις λειτουργίες της TensorFlow στη ροή εργασίας JAX.
Αναφορές:[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-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/