Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Как TF2JAX сравнивается с JAX2TF.CALL_TF с точки зрения производительности и удобства использования


Как TF2JAX сравнивается с JAX2TF.CALL_TF с точки зрения производительности и удобства использования


** TF2JAX и JAX2TF.CALL_TF - это оба инструменты, предназначенные для совместимости между TensorFlow и JAX, но они служат различным целям и имеют различные характеристики с точки зрения производительности и удобства использования.

** TF2JAX-это библиотека, которая преобразует функции и модели TensorFlow в функции JAX, позволяя пользователям повторно использовать и настраивать существующие модели TensorFlow в кодовых базах JAX. Это преобразование позволяет пользователям JAX применять JAX преобразования, такие как `jit`,` grad 'и `vmap' к конвертированным функциям. TF2JAX поддерживает подмножество Tensorflow Ops и особенно полезен для отладки и самоанализа из -за его прозрачного процесса преобразования [1] [5]. Тем не менее, он может не поддерживать все функции TensorFlow, и производительность может варьироваться в зависимости от конкретных используемых OPS.

** JAX2TF.CALL_TF, с другой стороны, позволяет функциям JAX напрямую вызывать функции TensorFlow. Этот подход поддерживает все Tensorflow Ops, откладывая Tensorflow во время нетерпеливого выполнения и XLA для скомпилированного кода. Это полезно для использования библиотек TensorFlow или перезагрузки TensorFlow SavedModels в JAX. Однако он поддерживает только ограниченный набор преобразований JAX (`jit`,` grad`, `pmap` и` remat '), и функции появляются как «черный ящик» для JAX, ограничивая дальнейшие преобразования, такие как `vmap` [ 1] [3].

С точки зрения производительности, TF2JAX потенциально может предложить лучшую производительность для операций, которые хорошо поддерживаются JAX, особенно в сочетании с компиляцией JAX «JIT». Тем не менее, JAX2TF.CALL_TF может быть медленнее из -за накладных расходов на вызов функций TensorFlow от JAX, хотя он обеспечивает комплексную поддержку для всех TensorFlow Ops.

Что касается удобства использования, TF2JAX более подходит для пользователей, которые хотят интегрировать модели TensorFlow в рабочие процессы JAX, используя расширенные функции JAX, такие как `vmap`. jax2tf.call_tf более удобен для пользователей, которым необходимо использовать конкретные библиотеки или модели Tensorflow непосредственно внутри JAX без их преобразования.

В целом, выбор между TF2JAX и JAX2TF.CALL_TF зависит от того, расставляете ли вы приоритеты способности использовать расширенные функции JAX на конвертированных моделях TensorFlow или необходимо плавно интегрировать функции TensorFlow в свой рабочий процесс JAX.

Цитаты:
[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/