** TF2JAX i JAX2TF.CALL_TF są narzędziami zaprojektowanymi dla interoperacyjności między TensorFlow i Jax, ale służą różnym celom i mają wyraźne cechy pod względem wydajności i użyteczności.
** TF2JAX to biblioteka, która przekształca funkcje i modele TensorFlow w funkcje JAX, umożliwiając użytkownikom ponowne wykorzystanie i dopracowanie istniejących modeli TensorFlow w ramach kodów JAX. Ta konwersja umożliwia użytkownikom JAX zastosowanie transformacji JAX, takich jak `` jit`, `` grad` i `` vmap` na przekonwertowane funkcje. TF2JAX obsługuje podzbiór OPS Tensorflow i jest szczególnie przydatny do debugowania i introspekcji ze względu na jego przejrzystą proces konwersji [1] [5]. Jednak nie może to obsługiwać wszystkich funkcji tensorflow, a wydajność może się różnić w zależności od określonych zastosowanych OPS.
** JAX2TF.CALL_TF Z drugiej strony pozwala funkcjom JAX na bezpośrednio wywoływanie funkcji TensorFlow. Takie podejście obsługuje wszystkie TENSORFLOW OPS, odraczając tensorflow podczas chętnego wykonywania i XLA dla skompilowanego kodu. Jest to korzystne do korzystania z bibliotek tensorflow lub ponownego ładowania SavedModels TensorFlow w JAX. Jednak obsługuje jedynie ograniczony zestaw transformacji JAX (`JIT`,` grad`, `pmap` i` remat`), a funkcje wydają się jako „czarne skrzynkę” dla JAX, ograniczając dalsze transformacje takie jak `vmap` [[ 1] [3].
Jeśli chodzi o wydajność, TF2JAX może potencjalnie oferować lepszą wydajność dla operacji, które są dobrze obsługiwane przez JAX, szczególnie w połączeniu z kompilacją Jaxa „Jit”. Jednak JAX2TF.CALL_TF może być wolniejszy ze względu na narzut wywołania funkcji TensorFlow z JAX, chociaż zapewnia kompleksowe wsparcie dla wszystkich TensorFlow Ops.
Jeśli chodzi o użyteczność, TF2JAX jest bardziej odpowiedni dla użytkowników, którzy chcą zintegrować modele TensorFlow z przepływami pracy JAX, jednocześnie wykorzystując zaawansowane funkcje Jaxa, takie jak „VMAP”. Jax2tf.call_tf jest wygodniejszy dla użytkowników, którzy muszą korzystać z określonych bibliotek lub modeli TensorFlow bezpośrednio w JAX bez ich konwersji.
Ogólnie rzecz biorąc, wybór między TF2JAX i JAX2TF.CALL_TF zależy od tego, czy ustalasz priorytet możliwości wykorzystania zaawansowanych funkcji Jaxa w konwertowanych modelach tensorflow, czy potrzebna do bezproblemowej integracji funkcji tensorflow z przepływem pracy JAX.
Cytaty:[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-papes-a-regression-from-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-convert-a-moderflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/