パフォーマンスと使いやすさの点で、tf2jaxはjax2tf.call_tfと比較してどうですか

** TF2JAXは、TensorFlow関数とモデルをJAX関数に変換するライブラリであり、ユーザーがJax CodeBase内の既存のTensorflowモデルを再利用および微調整できるようにします。この変換により、JAXユーザーは、「jit」、「grad」、「vmap」などのJAX変換を変換された関数に適用できます。 TF2JAXはTensorflow Opsのサブセットをサポートしており、透明変換プロセス[1] [5]のために、デバッグと内省に特に役立ちます。ただし、すべてのTensorflow機能をサポートするわけではなく、パフォーマンスは使用される特定のOPSによって異なる場合があります。

** jax2tf.call_tfは、一方、Jax関数がTensorflow関数を直接呼び出すことを許可します。このアプローチは、熱心な実行中にTensorflowを延期し、コンパイルされたコードのXLAに延期することにより、すべてのTensorflow Opsをサポートします。 Tensorflowライブラリを使用したり、Jax内のTensorflow SavedModelをリロードするのに有益です。ただし、JAX変換の限られたセット( `jit`、` grad`、 `pmap`、および` remat`)のみをサポートし、関数がJaxに「ブラックボックス」として表示され、「vmap」のようなさらなる変換を制限します[ 1] [3]。

パフォーマンスの観点から、TF2JAXは、特にJaxの「JIT」コンピレーションと組み合わされた場合、JAXによって十分にサポートされる運用のパフォーマンスを向上させる可能性があります。ただし、Jax2tf.call_tfは、JaxからTensorflow関数を呼び出すオーバーヘッドのために遅くなる可能性がありますが、すべてのTensorflow Opsに包括的なサポートを提供します。

ユーザビリティに関しては、TF2JAXは、「VMAP」のようなJaxの高度な機能を活用しながら、TensorflowモデルをJaxワークフローに統合したいユーザーにより適しています。 jax2tf.call_tfは、特定のTensorflowライブラリまたはモデルをJAX内で直接変換する必要があるユーザーにとって、より便利です。

全体として、TF2JAXとJAX2TF.CALL_TFの選択は、変換されたTensorFlowモデルでJAXの高度な機能を活用する機能を優先順位付けするか、TensorFlow機能をJAXワークフローにシームレスに統合する能力に依存します。