** TF2JAX та JAX2TF.CALL_TF - це обидва інструменти, розроблені для сумісності між TensorFlow та JAX, але вони служать різним цілям і мають чіткі характеристики з точки зору продуктивності та зручності використання.
** TF2JAX-це бібліотека, яка перетворює функції TensorFlow і моделі в функції JAX, що дозволяє користувачам повторно використовувати та налагодити існуючі моделі TensorFlow у кодових баз. Ця конверсія дозволяє користувачам JAX застосовувати трансформації JAX, як `jit`,` grad` та `vmap` до перетворених функцій. TF2JAX підтримує підмножину TensorFlow OPS і особливо корисний для налагодження та самоаналізу завдяки його прозорому процесі перетворення [1] [5]. Однак він може не підтримувати всі функціональні можливості TensorFlow, і продуктивність може змінюватися залежно від конкретних використовуваних ОП.
** jax2tf.call_tf, з іншого боку, дозволяє функціям JAX безпосередньо викликати функції Tensorflow. Цей підхід підтримує всі Tensorflow OPS, відкладаючи TensorFlow під час нетерплячого виконання та XLA для складеного коду. Він вигідний для використання бібліотек TensorFlow або перезавантаження TensorFlow SaveModels в межах JAX. Однак він підтримує лише обмежений набір перетворень JAX (`jit`,` grad`, `pmap` та` remat`), а функції з’являються як "чорний поле" до JAX, обмежуючи подальші перетворення, такі як `vmap` [ 1] [3].
З точки зору продуктивності, TF2JAX може потенційно запропонувати кращі показники для операцій, які добре підтримуються JAX, особливо в поєднанні з компіляцією jit` Jax. Однак jax2tf.call_tf може бути повільнішим через накладні витрати на виклики функцій Tensorflow від JAX, хоча він забезпечує всебічну підтримку для всіх операцій TensorFlow.
Щодо зручності використання, TF2JAX більше підходить для користувачів, які хочуть інтегрувати моделі TensorFlow у робочі процеси JAX, використовуючи розширені функції JAX, такі як `vmap`. JAX2TF.CALL_TF зручніше для користувачів, яким потрібно використовувати конкретні бібліотеки TensorFlow або моделі безпосередньо в JAX, не перетворюючи їх.
В цілому, вибір між TF2JAX та JAX2TF.CALL_TF залежить від того, чи ви надаєте пріоритет здатності використовувати розширені функції JAX на перетворених моделях TensorFlow або вам безперешкодно інтегрувати функціональні можливості TensorFlow у ваш робочий процес JAX.
Цитати:[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-sapes-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/