** TF2JAX และ JAX2TF.CALL_TF เป็นเครื่องมือทั้งสองที่ออกแบบมาสำหรับการทำงานร่วมกันระหว่าง TensorFlow และ JAX แต่พวกเขามีจุดประสงค์ที่แตกต่างกันและมีลักษณะที่แตกต่างกันในแง่ของประสิทธิภาพและการใช้งาน
** tf2jax เป็นไลบรารีที่แปลงฟังก์ชั่น tensorflow และโมเดลเป็นฟังก์ชั่น JAX ช่วยให้ผู้ใช้สามารถนำกลับมาใช้ใหม่และปรับแต่งโมเดล TensorFlow ที่มีอยู่ภายใน Jax CodeBases การแปลงนี้ช่วยให้ผู้ใช้ JAX สามารถใช้การแปลง JAX เช่น `jit`,` ผู้สำเร็จการศึกษา 'และ `VMAP' กับฟังก์ชั่นที่แปลงแล้ว TF2JAX รองรับชุดย่อยของ TensorFlow OPS และมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการดีบักและการวิปัสสนาเนื่องจากกระบวนการแปลงโปร่งใส [1] [5] อย่างไรก็ตามมันอาจไม่รองรับฟังก์ชัน tensorflow ทั้งหมดและประสิทธิภาพอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับ ops เฉพาะที่ใช้
** jax2tf.call_tf ในทางกลับกันอนุญาตให้ฟังก์ชั่น Jax เรียกฟังก์ชั่น tensorflow โดยตรง วิธีนี้รองรับ TensorFlow OPS ทั้งหมดโดยเลื่อนไปที่ TensorFlow ในระหว่างการดำเนินการที่กระตือรือร้นและ XLA สำหรับรหัสที่รวบรวม มันเป็นประโยชน์สำหรับการใช้ไลบรารี tensorflow หรือโหลด tensorflow savedmodels ภายใน JAX อย่างไรก็ตามมันรองรับการแปลง JAX ที่ จำกัด (`jit`,` ผู้สำเร็จการศึกษา ', `pmap` และ` remat') และฟังก์ชั่นปรากฏเป็น "กล่องดำ" เป็น Jax จำกัด การแปลงเพิ่มเติมเช่น `vmap` [ 1] [3]
ในแง่ของประสิทธิภาพ TF2JAX สามารถให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสำหรับการดำเนินงานที่ได้รับการสนับสนุนอย่างดีจาก JAX โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวมกับการรวบรวม `JIT` ของ Jax อย่างไรก็ตาม jax2tf.call_tf อาจช้าลงเนื่องจากค่าใช้จ่ายของการเรียกใช้ฟังก์ชัน tensorflow จาก JAX แม้ว่าจะให้การสนับสนุนที่ครอบคลุมสำหรับ ops tensorflow ทั้งหมด
เกี่ยวกับการใช้งาน TF2JAX เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการรวมโมเดล TensorFlow เข้ากับเวิร์กโฟลว์ JAX ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติขั้นสูงของ JAX เช่น `VMAP ' jax2tf.call_tf สะดวกกว่าสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการใช้ไลบรารีหรือรุ่น tensorflow เฉพาะโดยตรงภายใน JAX โดยไม่ต้องแปลง
โดยรวมแล้วตัวเลือกระหว่าง TF2JAX และ JAX2TF.CALL_TF ขึ้นอยู่กับว่าคุณจัดลำดับความสำคัญของความสามารถในการใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติขั้นสูงของ JAX ในรุ่น Tensorflow ที่แปลงแล้วหรือจำเป็นต้องรวมฟังก์ชัน TensorFlow เข้ากับเวิร์กโฟลว์ JAX ของคุณ
การอ้างอิง:[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-shapes-a-regression-from-tensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-tenvert-a-tensorflow-to-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/