** TF2JAX dan JAX2TF.CALL_TF keduanya alat yang dirancang untuk interoperabilitas antara TensorFlow dan Jax, tetapi mereka melayani tujuan yang berbeda dan memiliki karakteristik yang berbeda dalam hal kinerja dan kegunaan.
** TF2JAX adalah perpustakaan yang mengubah fungsi dan model TensorFlow menjadi fungsi JAX, yang memungkinkan pengguna untuk menggunakan kembali dan menyempurnakan model TensorFlow yang ada dalam basis kode JAX. Konversi ini memungkinkan pengguna Jax untuk menerapkan transformasi JAX seperti `jit`,` grad`, dan `vmap` ke fungsi yang dikonversi. TF2JAX mendukung subset opsflow ops dan sangat berguna untuk debugging dan introspeksi karena proses konversi yang transparan [1] [5]. Namun, itu mungkin tidak mendukung semua fungsi TensorFlow, dan kinerja dapat bervariasi tergantung pada OP spesifik yang digunakan.
** jax2tf.call_tf, di sisi lain, memungkinkan fungsi Jax untuk memanggil fungsi TensorFlow secara langsung. Pendekatan ini mendukung semua OP TensorFlow dengan menunda ke TensorFlow selama eksekusi yang bersemangat dan ke XLA untuk kode yang dikompilasi. Ini bermanfaat untuk menggunakan pustaka TensorFlow atau memuat ulang saveDModels TensorFlow di dalam JAX. Namun, itu hanya mendukung serangkaian transformasi JAX terbatas (`jit`,` grad`, `pmap`, dan` remat`), dan fungsi muncul sebagai "kotak hitam" ke jax, membatasi transformasi lebih lanjut seperti `vmap` [ 1] [3].
Dalam hal kinerja, TF2JAX berpotensi menawarkan kinerja yang lebih baik untuk operasi yang didukung dengan baik oleh JAX, terutama bila dikombinasikan dengan kompilasi `jit` Jax. Namun, jax2tf.call_tf mungkin lebih lambat karena overhead panggilan fungsi TensorFlow dari Jax, meskipun memberikan dukungan komprehensif untuk semua opsflow ops.
Mengenai kegunaan, TF2JAX lebih cocok untuk pengguna yang ingin mengintegrasikan model TensorFlow ke dalam alur kerja JAX sambil memanfaatkan fitur -fitur canggih Jax seperti `vmap`. jax2tf.call_tf lebih nyaman bagi pengguna yang perlu memanfaatkan pustaka atau model tensorflow tertentu secara langsung dalam JAX tanpa mengonversi mereka.
Secara keseluruhan, pilihan antara TF2JAX dan JAX2TF.CALL_TF tergantung pada apakah Anda memprioritaskan kemampuan untuk memanfaatkan fitur canggih JAX pada model tensorflow yang dikonversi atau perlu mengintegrasikan fungsionalitas flowflow dengan mulus ke dalam alur kerja Jax Anda.
Kutipan:[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-heather-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/