** TF2JAX un JAX2TF.CALL_TF ir gan rīki, kas izstrādāti, lai savietojamībai starp Tensorflow un Jax, taču tie kalpo dažādiem mērķiem, un tiem ir atšķirīgas īpašības veiktspējas un lietojamības ziņā.
** TF2JAX ir bibliotēka, kas pārveido TensorFlow funkcijas un modeļus Jax funkcijās, ļaujot lietotājiem atkārtoti izmantot un precīzi pielāgot esošos TensorFlow modeļus Jax CodeBāzēs. Šī konvertēšana ļauj JAX lietotājiem piemērot JAX pārveidojumus, piemēram, `JIT`,` grad` un `VMAP` uz konvertētajām funkcijām. TF2JAX atbalsta Tensorflow Ops apakškopu un ir īpaši noderīga atkļūdošanai un pašpārbaudei, pateicoties tā caurspīdīgajai pārveidošanas procesam [1] [5]. Tomēr tas, iespējams, neatbalsta visas Tensorflow funkcijas, un veiktspēja var mainīties atkarībā no konkrētajiem izmantotajiem OPS.
** Jax2tf.call_tf, no otras puses, ļauj Jax funkcijām tieši izsaukt TensorFlow funkcijas. Šī pieeja atbalsta visas TensorFlow Ops, atlikdami Tensorflow dedzas izpildes laikā un XLA apkopotajam kodam. Tas ir izdevīgi, izmantojot TensorFlow bibliotēkas vai pārlādējot TensorFlow saglabātos modeļus Jax. Tomēr tas atbalsta tikai ierobežotu Jax transformāciju komplektu (`jit`,` grad`, `pmap` un` remat`), un funkcijas parādās kā "melnā kaste" uz Jax, ierobežojot turpmākas pārvērtības, piemēram, `VMAP` [ 1] [3].
Runājot par veiktspēju, TF2JAX var potenciāli piedāvāt labāku veiktspēju operācijām, kuras labi atbalsta Jax, it īpaši, ja to apvieno ar Jax `JIT` kompilāciju. Tomēr Jax2Tf.call_tf varētu būt lēnāks, pateicoties TensorFlow funkciju izsaukšanai no Jax, lai gan tas sniedz visaptverošu atbalstu visiem TensorFlow Ops.
Attiecībā uz lietojamību TF2Jax ir piemērotāks lietotājiem, kuri vēlas integrēt TensorFlow modeļus Jax darbplūsmās, vienlaikus izmantojot Jax uzlabotās funkcijas, piemēram, `VMAP`. JAX2TF.call_tf ir ērtāks lietotājiem, kuriem ir jāizmanto noteiktas TensorFlow bibliotēkas vai modeļi tieši Jax, tos nepārveidojot.
Kopumā izvēle starp TF2JAX un JAX2TF.Call_TF ir atkarīga no tā, vai jūs prioritizējat spēju izmantot JAX uzlabotās funkcijas pārveidotajiem Tensorplow modeļiem vai jums ir nemanāmi jāintegrē Tensorplow funkcionalitāte jūsu Jax darbplūsmā.
Atsauces:[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.]
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-convert--tensorflow-wox-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/