** A TF2JAX és a JAX2TF.CALL_TF egyaránt olyan eszközök, amelyeket a TensorFlow és a JAX közötti interoperabilitásra terveztek, ám ezek különböző célokat szolgálnak, és a teljesítmény és a használhatóság szempontjából különálló tulajdonságokkal rendelkeznek.
** A TF2JAX egy olyan könyvtár, amely átalakítja a TensorFlow funkciókat és modelleket JAX funkciókká, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy a JAX kódbázisokon belül újrafelhasználják és finomítsák a meglévő TensorFlow modelleket. Ez a konverzió lehetővé teszi a JAX felhasználók számára, hogy a JAX transzformációkat, mint például a „JIT”, a „Grad” és a „VMAP” alkalmazzák a konvertált funkciókra. A TF2JAX támogatja a TensorFlow OPS részhalmazát, és különösen hasznos a hibakereséshez és az önellenőrzéshez az átlátszó konverziós folyamat miatt [1] [5]. Előfordulhat azonban, hogy nem támogatja az összes tensorflow funkciót, és a teljesítmény az alkalmazott OPS -től függően változhat.
** A JAX2TF.CALL_TF viszont lehetővé teszi a JAX funkciók számára, hogy a TensorFlow funkciókat közvetlenül hívják. Ez a megközelítés támogatja az összes TensorFlow OP -t a Tensorflow -ra való haladással a lelkes végrehajtás során és az XLA -hoz az összeállított kódhoz. Hasznos a TensorFlow könyvtárak használata vagy a TensorFlow SaveDModels újratöltése a JAX -en belül. Ugyanakkor csak a JAX transzformációk korlátozott halmazát támogatja (`jit`,` grad`, `pmap 'és` remat`), és a funkciók „fekete dobozként” jelennek meg, korlátozva a további átalakulásokat, mint például a „Vmap” [ 1] [3].
A teljesítmény szempontjából a TF2JAX potenciálisan jobb teljesítményt nyújthat a JAX által támogatott műveletekhez, különösen akkor, ha JAX „JIT” összeállításával kombinálják. A JAX2TF.CALL_TF azonban lassabb lehet a JAX TensorFlow funkcióinak meghívása miatt, bár átfogó támogatást nyújt az összes TensorFlow OPS -hez.
Ami a használhatóságot illeti, a TF2JAX jobban alkalmas azoknak a felhasználóknak, akik a tensorflow modelleket be akarják integrálni a JAX munkafolyamatokba, miközben kihasználják a JAX fejlett funkcióit, mint például a „VMAP”. A JAX2TF.CALL_TF kényelmesebb azoknak a felhasználóknak, akiknek speciális TensorFlow könyvtárakat vagy modelleket kell használniuk közvetlenül a JAX -en belül, anélkül, hogy átalakítanák őket.
Összességében a TF2JAX és a JAX2TF.CALL_TF közötti választás attól függ, hogy prioritást élvez -e a JAX fejlett funkcióinak kihasználásának képességének konvertált tensorFlow modelleken, vagy a tensorFlow funkciókat zökkenőmentesen integrálni kell a JAX munkafolyamatba.
Idézetek:[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-regressziós --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/