** TF2JAX och JAX2TF.CALL_TF är båda verktyg som är utformade för interoperabilitet mellan TensorFlow och Jax, men de tjänar olika syften och har distinkta egenskaper när det gäller prestanda och användbarhet.
** TF2JAX är ett bibliotek som konverterar tensorflödesfunktioner och modeller till JAX-funktioner, vilket gör att användare kan återanvända och finjustera befintliga tensorflödesmodeller inom JAX-kodbaser. Denna konvertering gör det möjligt för JAX -användare att tillämpa JAX -transformationer som `JIT`,` GRAD 'och `VMAP` till de konverterade funktionerna. TF2JAX stöder en delmängd av TensorFlow Ops och är särskilt användbar för felsökning och introspektion på grund av dess transparenta omvandlingsprocess [1] [5]. Det kanske emellertid inte stöder alla tensorflödesfunktioner, och prestanda kan variera beroende på de specifika OPS som används.
** JAX2TF.CALL_TF, å andra sidan, tillåter JAX -funktioner att ringa TensorFlow -funktioner direkt. Detta tillvägagångssätt stöder alla TensorFlow -OPS genom att skjuta upp till TensorFlow under ivriga exekvering och till XLA för sammanställd kod. Det är fördelaktigt för att använda tensorflödesbibliotek eller ladda om tensorflödesbesparade modeller inom JAX. Det stöder emellertid bara en begränsad uppsättning Jax -transformationer (`jit`,` grad`, `pmap` och` remat`), och funktioner visas som en "svart låda" för Jax, vilket begränsar ytterligare transformationer som `vmap` [[ 1] [3].
När det gäller prestanda kan TF2JAX potentiellt erbjuda bättre prestanda för operationer som är välstödda av Jax, särskilt i kombination med Jaxs "JIT" -samling. Jax2tf.call_tf kan emellertid vara långsammare på grund av omkostnaderna för att ringa TensorFlow -funktioner från JAX, även om det ger ett omfattande stöd för alla TensorFlow -OP: er.
När det gäller användbarhet är TF2JAX mer lämplig för användare som vill integrera TensorFlow -modeller i JAX -arbetsflöden medan de utnyttjar JAX: s avancerade funktioner som `VMAP '. JAX2TF.CALL_TF är mer praktiskt för användare som behöver använda specifika TensorFlow -bibliotek eller modeller direkt inom JAX utan att konvertera dem.
Sammantaget beror valet mellan tf2jax och jax2tf.call_tf på om du prioriterar förmågan att utnyttja Jaxs avancerade funktioner på konverterade tensorflödesmodeller eller behöver sömlöst integrera tensorflödesfunktioner i din JAX -arbetsflöde.
Citeringar:[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-formes-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/