** Tf2Jax og Jax2tf.call_tf er begge verktøy designet for interoperabilitet mellom TensorFlow og Jax, men de tjener forskjellige formål og har forskjellige egenskaper når det gjelder ytelse og brukervennlighet.
** TF2JAX er et bibliotek som konverterer TensorFlow-funksjoner og modeller til JAX-funksjoner, slik at brukere kan gjenbruke og finjustere eksisterende TensorFlow-modeller i JAX-kodebaser. Denne konverteringen gjør det mulig for Jax -brukere å bruke Jax -transformasjoner som `jit`,` grad` og `vmap` til de konverterte funksjonene. TF2JAX støtter en undergruppe av TensorFlow Ops og er spesielt nyttig for feilsøking og introspeksjon på grunn av dens transparente konverteringsprosess [1] [5]. Imidlertid kan det ikke støtte alle tensorflow -funksjonaliteter, og ytelsen kan variere avhengig av de spesifikke OP -ene som brukes.
** jax2tf.call_tf, derimot, lar Jax -funksjoner kalle tensorflow -funksjoner direkte. Denne tilnærmingen støtter alle TensorFlow OPS ved å utsette til TensorFlow under ivrig utførelse og til XLA for kompilert kode. Det er gunstig å bruke TensorFlow -biblioteker eller laste inn TensorFlow SavedModels i Jax. Imidlertid støtter det bare et begrenset sett med Jax -transformasjoner (`jit`,` grad`, `pmap` og` remat`), og funksjoner fremstår som en "svart boks" til Jax, og begrenser ytterligere transformasjoner som `vmap` [ 1] [3].
Når det gjelder ytelse, kan TF2JAX potensielt tilby bedre ytelse for operasjoner som er godt støttet av Jax, spesielt når det kombineres med Jax 'Jit`-kompilering. Imidlertid kan jax2tf.call_tf være tregere på grunn av overhead for å kalle tensorflow -funksjoner fra Jax, selv om det gir omfattende støtte for alle TensorFlow Ops.
Når det gjelder brukbarhet, er TF2JAX mer egnet for brukere som ønsker å integrere TensorFlow -modeller i JAX -arbeidsflyter mens de utnytter Jaxs avanserte funksjoner som `VMAP`. jax2tf.call_tf er mer praktisk for brukere som trenger å bruke spesifikke tensorflow -biblioteker eller modeller direkte i Jax uten å konvertere dem.
Totalt sett avhenger valget mellom TF2JAX og Jax2TF.CALL_TF av om du prioriterer muligheten til å utnytte Jaxs avanserte funksjoner på konverterte tensorflow -modeller eller trenger å sømløst integrere TensorFlow -funksjonaliteter i din JAX -arbeidsflyt.
Sitasjoner:[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/