** TF2JAX và JAX2TF.CALL_TF đều là các công cụ được thiết kế cho khả năng tương tác giữa TensorFlow và Jax, nhưng chúng phục vụ các mục đích khác nhau và có các đặc điểm riêng biệt về hiệu suất và khả năng sử dụng.
** TF2JAX là một thư viện chuyển đổi các hàm và mô hình TensorFlow thành các chức năng JAX, cho phép người dùng sử dụng lại và điều chỉnh các mô hình TensorFlow hiện có trong các cơ sở mã JAX. Chuyển đổi này cho phép người dùng JAX áp dụng các biến đổi JAX như `jit`,` grad` và `vmap` cho các chức năng được chuyển đổi. TF2JAX hỗ trợ một tập hợp con của Tensorflow OPS và đặc biệt hữu ích cho việc gỡ lỗi và hướng nội do quá trình chuyển đổi trong suốt của nó [1] [5]. Tuy nhiên, nó có thể không hỗ trợ tất cả các chức năng TensorFlow và hiệu suất có thể thay đổi tùy thuộc vào các OP cụ thể được sử dụng.
** JAX2TF.CALL_TF, mặt khác, cho phép các chức năng JAX gọi trực tiếp các chức năng TensorFlow. Cách tiếp cận này hỗ trợ tất cả các OP TensorFlow bằng cách trì hoãn TensorFlow trong quá trình thực hiện háo hức và XLA cho mã được biên dịch. Nó có lợi cho việc sử dụng các thư viện TensorFlow hoặc tải lại TensorFlow SavingModels trong JAX. Tuy nhiên, nó chỉ hỗ trợ một tập hợp các biến đổi jax giới hạn (`jit`,` grad`, `pmap` và` remat`) và các chức năng xuất hiện dưới dạng "hộp đen" đối với JAX, giới hạn các phép biến đổi tiếp theo như `vmap` [ 1] [3].
Về hiệu suất, TF2Jax có khả năng cung cấp hiệu suất tốt hơn cho các hoạt động được JAX hỗ trợ tốt, đặc biệt là khi kết hợp với phần biên dịch `jit` của Jax. Tuy nhiên, jax2tf.call_tf có thể chậm hơn do chi phí gọi các hàm tenorflow từ JAX, mặc dù nó cung cấp hỗ trợ toàn diện cho tất cả các OP Tensorflow.
Về khả năng sử dụng, TF2Jax phù hợp hơn cho người dùng muốn tích hợp các mô hình TensorFlow vào quy trình công việc JAX trong khi tận dụng các tính năng nâng cao của JAX như `vmap`. JAX2TF.CALL_TF thuận tiện hơn cho người dùng cần sử dụng các thư viện hoặc mô hình TensorFlow cụ thể trực tiếp trong JAX mà không cần chuyển đổi chúng.
Nhìn chung, sự lựa chọn giữa TF2JAX và JAX2TF.CALL_TF phụ thuộc vào việc bạn có ưu tiên khả năng tận dụng các tính năng nâng cao của JAX trên các mô hình TensorFlow được chuyển đổi hay cần tích hợp liền mạch các chức năng tenorflow vào quy trình công việc JAX của bạn.
Trích dẫn:[1] https://github.com/google-deepmind/tf2jax
.
[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-shapes-a-regression-from-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
.