** TF2JAX e JAX2TF.CALL_TF são ferramentas projetadas para interoperabilidade entre Tensorflow e Jax, mas servem a propósitos diferentes e têm características distintas em termos de desempenho e usabilidade.
** TF2JAX é uma biblioteca que converte funções e modelos de tensorflow em funções JAX, permitindo que os usuários reutilizem e ajustem os modelos de tensorflow existentes nas bases de código JAX. Essa conversão permite que os usuários da JAX apliquem transformados Jax como `jit`,` grad` e `vmap` nas funções convertidas. O TF2JAX suporta um subconjunto de OPs Tensorflow e é particularmente útil para depuração e introspecção devido ao seu processo de conversão transparente [1] [5]. No entanto, pode não suportar todas as funcionalidades do tensorflow, e o desempenho pode variar dependendo das operações específicas usadas.
** JAX2TF.CALL_TF, por outro lado, permite que as funções JAX chamem diretamente as funções do tensorflow. Essa abordagem suporta todas as operações do TensorFlow, adiando o Tensorflow durante a execução ansiosa e para o XLA para o código compilado. É benéfico para o uso de bibliotecas de tensorflow ou recarregar o TensorFlow SavedModels dentro do JAX. No entanto, ele suporta apenas um conjunto limitado de transformados Jax (`jit`,` grad`, `pmap` e` remat`), e as funções aparecem como uma "caixa preta" a Jax, limitando outras transformações como `vmap` [ 1] [3].
Em termos de desempenho, o TF2Jax pode potencialmente oferecer um melhor desempenho para operações que são bem apoiadas pelo JAX, especialmente quando combinadas com a compilação `jit 'de Jax. No entanto, Jax2tf.call_tf pode ser mais lento devido à sobrecarga de chamadas de funções de tensorflow da JAX, embora forneça suporte abrangente para todas as operações do Tensorflow.
Em relação à usabilidade, o TF2JAX é mais adequado para usuários que desejam integrar modelos Tensorflow nos fluxos de trabalho JAX, alavancando os recursos avançados da Jax como `VMAP '. JAX2TF.CALL_TF é mais conveniente para os usuários que precisam utilizar bibliotecas ou modelos específicos do TensorFlow diretamente no JAX sem convertê -los.
No geral, a escolha entre o TF2JAX e o JAX2TF.CALL_TF depende se você prioriza a capacidade de aproveitar os recursos avançados da JAX em modelos de tensorflow convertidos ou precisar integrar perfeitamente as funcionalidades do tensorflow ao seu fluxo de trabalho JAX.
Citações:[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--module-to-convert--tensorflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/