** TF2JAX ja JAX2TF.CALL_TF on mõlemad tööriistad, mis on loodud tensorflow ja Jaxi vaheliseks koostalitlusvõimeks, kuid need teenivad erinevaid eesmärke ja neil on jõudluse ja kasutatavuse osas erinevad omadused.
** TF2JAX on teek, mis teisendab TensorFlow funktsioonid ja mudelid JAX-i funktsioonideks, võimaldades kasutajatel Jax-koodibaasides olemasolevaid tensorflow mudeleid uuesti kasutada ja täpsustada. See teisendamine võimaldab JAXi kasutajatel rakendada JAX -i teisendusi nagu `JIT,` Grad "ja" VMAP "ümberehitatud funktsioonidele. TF2jax toetab tensorflow OPS -i alamhulka ja on eriti kasulik silumiseks ja enesevaatluseks tänu selle läbipaistva muundamise protsessile [1] [5]. Kuid see ei pruugi toetada kõiki tensorflow funktsioone ja jõudlus võib sõltuvalt kasutatud OPS -ist erineda.
** JAX2TF.CALL_TF seevastu võimaldab JAX -i funktsioonidel otse tensorflow funktsioone helistada. See lähenemisviis toetab kõiki tensorflow -opeid, lükates innuka täitmise ajal Tensorflow ja kompileeritud koodi XLA -le. See on kasulik tensorflow teegide kasutamiseks või tensorflow salvestatud modellide laadimiseks Jaxis. Kuid see toetab ainult piiratud komplekti JAX -i teisendusi (`jit`,` grad`, `pmap" ja `remat" ning funktsioonid ilmuvad Jaxile "musta kasti", piirates edasisi muutusi nagu "vmap" [vmap "[vmap". 1] [3].
TF2JAX saab tulemuslikkuse osas pakkuda paremat jõudlust toimingute jaoks, mida Jax on hästi toetanud, eriti kui see kombineeritakse Jaxi "Jit" kompileerimisega. Jax2TF.Call_TF võib aga olla aeglasem tänu Jaxi tensorflow -funktsioonidele helistamise üldkulude tõttu, ehkki see pakub terviklikku tuge kõigile tensorflow OP -dele.
Kasutatavuse osas sobib TF2JAX paremini kasutajatele, kes soovivad TensorFlow mudelid Jaxi töövoogudesse integreerida, kasutades samal ajal Jaxi täpsemaid funktsioone nagu "VMAP". JAX2TF.CALL_TF on mugavam kasutajatele, kes peavad kasutama konkreetseid tensorflow teeke või mudeleid otse JAX -is ilma neid teisendamata.
Üldiselt sõltub valik TF2JAX ja Jax2TF.CALL_TF vahel sellest, kas seada prioriteediks võimendada Jaxi täpsemaid funktsioone teisendatud tensorflow mudelitel või peate tensorflow funktsionaalsusi sujuvalt integreerima oma Jaxi töövoogu.
Tsitaadid:[1] https://github.com/google-diepmind/tf2jax
]
[3] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/readme.md
]
[5] https://modelzoo.co/model/tf2jax
]
]
]