Kaip TF2Jax palyginamas su jax2tf.call_tf našumo ir patogumo prasme

** „TF2Jax“ yra biblioteka, kuri paverčia „TensorFlow“ funkcijas ir modelius į JAX funkcijas, leidžiančią vartotojams pakartotinai naudoti ir tiksliai sureguliuoti esamus „Tensorflow“ modelius JAX kodų bazėse. Ši konversija leidžia „Jax“ vartotojams pritaikyti JAX transformacijas, tokias kaip „JIT“, „Grad“ ir „VMAP“, į konvertuotas funkcijas. „TF2Jax“ palaiko „Tensorflow Ops“ pogrupį ir yra ypač naudingas derinant ir apžiūrėjus dėl jo skaidriojo konvertavimo proceso [1] [5]. Tačiau tai gali nepalaikyti visų „Tensorflow“ funkcijų, o našumas gali skirtis priklausomai nuo konkrečių naudojamų OPS.

** Jax2tf.call_tf, kita vertus, leidžia „Jax“ funkcijoms tiesiogiai skambinti „TensorFlow“ funkcijoms. Šis metodas palaiko visus „Tensorflow“ ops, atidedant „TensorFlow“ nekantriai vykdant ir XLA sudarant kaupiamą kodą. Tai naudinga naudojant „Tensorflow“ bibliotekas ar perkraunant „Tensorflow“ išsaugotus modelius „Jax“. Tačiau tai palaiko tik ribotą „Jax“ transformacijų rinkinį (`JIT“, „Grad“, „PMAP“ ir „Remat“), o funkcijos pasirodo kaip „juodoji dėžutė“ JAX, ribojant tolesnes transformacijas, tokias kaip „VMAP“ [ 1] [3].

Kalbant apie našumą, „TF2Jax“ gali pasiūlyti geresnį našumą operacijoms, kurias gerai palaiko JAX, ypač kai jis derinamas su JAX „JIT“ kompiliacija. Tačiau „Jax2tf.call_tf“ gali būti lėtesnis dėl pridėtinės vertės „Jax“ skambinimo „Tensorflow“ funkcijų, nors ji teikia išsamų palaikymą visoms „Tensorflow Ops“.

Kalbant apie naudą, „TF2Jax“ labiau tinka vartotojams, norintiems integruoti „Tensorflow“ modelius į „Jax“ darbo eigą, tuo pačiu panaudojant pažangias „Jax“ funkcijas, tokias kaip „VMAP“. „Jax2tf.call_tf“ yra patogiau vartotojams, kuriems reikia naudoti konkrečias „Tensorflow“ bibliotekas ar modelius tiesiogiai JAX viduje, jų nekonvertuodami.

Apskritai, pasirinkimas tarp TF2JAX ir JAX2TF.CALL_TF priklauso nuo to, ar jums prioritetas suteikiate galimybę panaudoti „Jax“ pažangias funkcijas konvertuotuose „Tensorflow“ modeliuose, ar jums reikia sklandžiai integruoti „Tensorflow“ funkcijas į jūsų „Jax“ darbo eigą.