** TF2JAX in JAX2TF.CALL_TF sta obe orodji, zasnovani za interoperabilnost med Tensorflow in Jaxom, vendar služijo različnim namenom in imata različne značilnosti v smislu učinkovitosti in uporabnosti.
** TF2JAX je knjižnica, ki pretvori funkcije in modele Tensorflow v funkcije JAX, kar uporabnikom omogoča ponovno uporabo in natančno prilagoditev obstoječih modelov Tensorflow znotraj jax Codebases. Ta pretvorba omogoča uporabnikom Jaxa, da za pretvorjene funkcije uporabijo transformacije JAX, kot so `jit`,` grad` in `vmap`. TF2JAX podpira podskupino Tensorflow OPS in je še posebej uporaben za odpravljanje napak in introspekcijo zaradi njegovega prozornega procesa pretvorbe [1] [5]. Vendar pa morda ne podpira vseh funkcionalnosti Tensorflow in zmogljivost se lahko razlikuje glede na specifične uporabljene OPS.
** jax2tf.call_tf na drugi strani omogoča, da JAX funkcija neposredno pokliče funkcije Tensorflow. Ta pristop podpira vse Tensorflow OPS, tako da se med željnim izvajanjem in XLA za sestavljeno kodo odloži na Tensorflow. Koristno je za uporabo knjižnic Tensorflow ali ponovni nalaganje Tensorflow SavedModels znotraj Jaxa. Vendar pa podpira le omejen nabor JAX transformacij (`jit`,` grad`, `PMAP` in` REMAT`), funkcije pa se pojavljajo kot "črna škatla" za JAX, kar omejuje nadaljnje transformacije, kot je "VMAP` [[[[VMAP" 1] [3].
Glede na uspešnost lahko TF2JAX potencialno ponuja boljše zmogljivosti za operacije, ki jih Jax dobro podpira, še posebej v kombinaciji z Jaxovo kompilacijo `Jit`. Vendar pa je Jax2tf.call_tf morda počasnejši zaradi režijskih stroškov Tensorflow funkcij Jaxa, čeprav zagotavlja celovito podporo za vse Tensorflow Ops.
Kar zadeva uporabnost, je TF2Jax bolj primeren za uporabnike, ki želijo vključiti modele Tensorflow v delovne tokove JAX, hkrati pa izkoriščajo Jaxove napredne funkcije, kot je `VMAP`. jax2tf.call_tf je bolj priročen za uporabnike, ki morajo uporabiti posebne knjižnice ali modele Tensorflow neposredno znotraj Jaxa, ne da bi jih pretvorili.
Na splošno je izbira med TF2JAX in jax2tf.call_tf odvisna od tega, ali prednostno določite možnost uporabe Jaxovih naprednih funkcij pri pretvorjenih modelih Tensorflow ali potrebujete brezhibno vključevati funkcionalnosti tensorflow v vaš JAX Work Clow.
Navedbe:[1] https://github.com/google-meepmind/tf2Jax
[2] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_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-dinamic-shapes-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/