** TF2JAX și JAX2TF.CALL_TF sunt ambele instrumente concepute pentru interoperabilitate între TensorFlow și JAX, dar servesc scopuri diferite și au caracteristici distincte în ceea ce privește performanța și capacitatea de utilizare.
** TF2JAX este o bibliotecă care convertește funcțiile și modelele TensorFlow în funcții JAX, permițând utilizatorilor să reutilizeze și să regleze modelele TensorFlow existente în cadrul codurilor JAX. Această conversie permite utilizatorilor JAX să aplice transformările JAX precum `JIT`,` GRAD` și `VMAP` în funcțiile convertite. TF2JAX acceptă un subset de OPS de flux tensor și este deosebit de util pentru depanare și introspecție datorită procesului său de conversie transparentă [1] [5]. Cu toate acestea, este posibil să nu suporte toate funcționalitățile tensorflow, iar performanța poate varia în funcție de OPS -ul specific utilizat.
** JAX2TF.CALL_TF, pe de altă parte, permite funcțiilor JAX să apeleze direct la funcții de tensorflow. Această abordare acceptă toate OPS -ul TensorFlow prin amânarea la TensorFlow în timpul execuției dornice și la XLA pentru cod compilat. Este benefic pentru utilizarea bibliotecilor TensorFlow sau pentru reîncărcarea TensorFlow SavedModels în JAX. Cu toate acestea, acceptă doar un set limitat de transformări JAX (`jit`,` grad`, `PMAP` și` remat`), iar funcțiile apar ca o „cutie neagră” la JAX, limitând transformări suplimentare precum `vmap` [ 1] [3].
În ceea ce privește performanța, TF2JAX poate oferi performanțe mai bune pentru operațiunile care sunt bine susținute de JAX, mai ales atunci când este combinată cu compilarea „JIT” a lui JAX. Cu toate acestea, JAX2TF.CALL_TF ar putea fi mai lent din cauza aerului de a apela funcțiile TensorFlow de la JAX, deși oferă suport cuprinzător pentru toate OP -urile Tensorflow.
În ceea ce privește utilizabilitatea, TF2JAX este mai potrivit pentru utilizatorii care doresc să integreze modelele TensorFlow în fluxurile de lucru JAX, în timp ce folosesc funcțiile avansate ale lui JAX precum „VMAP”. JAX2TF.CALL_TF este mai convenabil pentru utilizatorii care trebuie să utilizeze biblioteci sau modele tensorflow specifice direct în JAX fără a le converti.
În general, alegerea dintre TF2JAX și JAX2TF.CALL_TF depinde dacă acordați prioritate capacității de a folosi caracteristicile avansate ale lui Jax pe modelele de tensor convertite sau trebuie să integrați perfect funcționalitățile tensorflow în fluxul dvs. de lucru JAX.
Citări:[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-repling-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-here-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/