** TF2JAX e JAX2TF.Call_TF sono entrambi strumenti progettati per l'interoperabilità tra Tensorflow e Jax, ma servono a scopi diversi e hanno caratteristiche distinte in termini di prestazioni e usabilità.
** TF2JAX è una libreria che converte le funzioni e i modelli di TensorFlow in funzioni Jax, consentendo agli utenti di riutilizzare e perfezionare i modelli di tensorflow esistenti all'interno di BODEBase JAX. Questa conversione consente agli utenti di Jax di applicare le trasformazioni Jax come `jit`,` grad` e `vmap` alle funzioni convertite. TF2JAX supporta un sottoinsieme di Tensorflow OPS ed è particolarmente utile per il debug e l'introspezione a causa del suo processo di conversione trasparente [1] [5]. Tuttavia, potrebbe non supportare tutte le funzionalità di Tensorflow e le prestazioni possono variare a seconda delle opzioni specifiche utilizzate.
** jax2tf.call_tf, d'altra parte, consente alle funzioni di Jax di chiamare direttamente le funzioni di tensorflow. Questo approccio supporta tutte le operazioni di Tensorflow differenziando a Tensorflow durante l'esecuzione ansiosa e a XLA per il codice compilato. È utile per l'utilizzo di librerie di tensorflow o per il ricaricamento di Tensorflow SavedModels all'interno di JAX. Tuttavia, supporta solo una serie limitata di trasformazioni Jax (`jit`,` grad`, `pMap` e` remat`) e le funzioni appaiono come una "scatola nera" per Jax, limitando ulteriori trasformazioni come "vmap` [ 1] [3].
In termini di prestazioni, TF2JAX può potenzialmente offrire prestazioni migliori per le operazioni che sono ben supportate da Jax, specialmente se combinate con la compilation `jit` di Jax. Tuttavia, jax2tf.call_tf potrebbe essere più lento a causa del sovraccarico di chiamare le funzioni di tensorflow da JAX, sebbene fornisca supporto completo per tutte le operazioni di tensorflow.
Per quanto riguarda l'usabilità, TF2JAX è più adatto agli utenti che desiderano integrare i modelli TensorFlow nei flussi di lavoro Jax sfruttando le funzionalità avanzate di Jax come "VMAP". jax2tf.call_tf è più conveniente per gli utenti che devono utilizzare librerie o modelli di tensorflow specifici direttamente all'interno di JAX senza convertirli.
Nel complesso, la scelta tra TF2JAX e JAX2TF.Call_TF dipende dal fatto che tu possa dare la priorità alla possibilità di sfruttare le funzionalità avanzate di Jax su modelli di tensorflow convertiti o di integrare perfettamente le funzionalità di tensorflow nel flusso di lavoro Jax.
Citazioni:[1] https://github.com/google-deepmind/tf2jax
[2] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_it_worth_worthging_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-dusorflow-with-jax/18015
[5] https://modelzoo.co/model/tf2jax
[6] https://stackoverflow.com/questions/66711706/jax-jit-and-dynamic-shapes-a-regression-from-tesorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-amodule-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-rearning-with-jax/chapter-2/v-11/