** TF2JAX a JAX2TF.CALL_TF sú obidva nástroje určené na interoperabilitu medzi TensorFlow a Jax, ale slúžia rôznym účelom a majú zreteľné charakteristiky, pokiaľ ide o výkon a použiteľnosť.
** TF2JAX je knižnica, ktorá prevádza funkcie a modely TensorFlow na funkcie Jax, čo používateľom umožňuje opakovať a doladiť existujúce modely TensorFlow v rámci kódových základných bodov JAX. Táto konverzia umožňuje používateľom Jax aplikovať na konvertované funkcie „jit`,` grad` a `vmap`. TF2JAX podporuje podskupinu OPN -Flow OPS a je obzvlášť užitočný na ladenie a introspekciu vďaka svojmu transparentnému procesu konverzie [1] [5]. Nemusí však podporovať všetky funkcie TensorFlow a výkon sa môže líšiť v závislosti od použitých konkrétnych OPS.
** JAX2TF.CALL_TF, na druhej strane umožňuje funkciami JAX priamo volať funkcie TensorFlow. Tento prístup podporuje všetky OP TensorFlow OP odložením na TensorFlow počas dychtivého vykonávania a XLA pre kompilovaný kód. Je to prospešné pre používanie knižníc TensorFlow alebo na opätovné načítanie Tensorflow SavedModels v rámci Jax. Podporuje však iba obmedzenú sadu transformácií JAX (`jit`,` grad`, `pMap` a` remat`) a funkcie sa javia ako „čierna skrinka“ pre Jax, čo obmedzuje ďalšie transformácie ako „vmap` [ 1] [3].
Pokiaľ ide o výkon, TF2Jax môže potenciálne ponúknuť lepší výkon pre operácie, ktoré dobre podporuje Jax, najmä v kombinácii s kompiláciou JAX „Jit`. JAX2TF.Call_tf však môže byť pomalší z dôvodu režijných hlásení funkcií TensorFlow od spoločnosti JAX, hoci poskytuje komplexnú podporu pre všetky OP tensorflow OP.
Pokiaľ ide o použiteľnosť, TF2Jax je vhodnejší pre používateľov, ktorí chcú integrovať modely TensorFlow do pracovných tokov Jax, zatiaľ čo využívajú pokročilé funkcie Jax ako „VMAP“. JAX2TF.CALL_TF je pohodlnejšie pre používateľov, ktorí potrebujú využívať konkrétne knižnice alebo modely TensorFlow, priamo v rámci Jax bez ich konverzie.
Celkovo je výber medzi TF2JAX a JAX2TF.Call_TF závisí od toho, či uprednostňujete schopnosť využiť pokročilé funkcie Jax na konvertovaných modeloch TensorFlow alebo potrebujete plynulo integrovať funkcie tenoraflow do vášho pracovného toku Jax.
Citácie:[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-oogle-replacking-tenflow-with-jax/18015
[5] https://modelzoo.co/model/tf2jax
[6] https://stackoverflow.com/questions/66711706/jax-jit-and-dynamic-shapes-a-regresion-from-tensorflowflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-convert--convert-atensorflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/