** TF2Jax ve Jax2tf.CALL_TF, Tensorflow ve JAX arasında birlikte çalışabilirlik için tasarlanmış araçlardır, ancak farklı amaçlara hizmet ederler ve performans ve kullanılabilirlik açısından farklı özelliklere sahiptirler.
** TF2Jax, tensorflow işlevlerini ve modellerini JAX işlevlerine dönüştüren ve kullanıcıların mevcut tensorflow modellerini JAX kod tabanları içinde yeniden kullanmasına ve ince ayarlamasına olanak tanıyan bir kütüphanedir. Bu dönüşüm, JAX kullanıcılarının dönüştürülen işlevlere `jit`,` grad 've `vmap' gibi JAX dönüşümlerini uygulamalarını sağlar. TF2Jax, Tensorflow OPS alt kümesini destekler ve şeffaf dönüşüm işlemi nedeniyle hata ayıklama ve içgözlem için özellikle yararlıdır [1] [5]. Bununla birlikte, tüm tensorflow işlevlerini desteklemeyebilir ve performans kullanılan belirli OP'lere bağlı olarak değişebilir.
** JAX2TF.CALL_TF ise JAX işlevlerinin Tensorflow işlevlerini doğrudan çağırmasına izin verir. Bu yaklaşım, istekli yürütme sırasında tensorflow'a ve derlenmiş kod için XLA'ya ertelenerek tüm tensorflow ops'larını destekler. JAX içindeki tensorflow kütüphanelerinin kullanılması veya tensorflow tasarruflu modellerini yeniden yüklemek için faydalıdır. Bununla birlikte, yalnızca sınırlı bir JAX dönüşüm setini (`jit`,` grad`, `pmaP` ve` remat`) destekler ve işlevler Jax'a "kara kutu" olarak görünür ve `vMAP` [VMAP` gibi daha fazla dönüşümleri sınırlandırır 1] [3].
Performans açısından, TF2Jax, JAX tarafından iyi desteklenen operasyonlar için, özellikle Jax'ın `jit` derlemesi ile birleştirildiğinde daha iyi performans sunabilir. Bununla birlikte, JAX2TF.CALL_TF, JAX'tan tensorflow fonksiyonlarının çağrılması nedeniyle daha yavaş olabilir, ancak tüm tensorflow operasyonları için kapsamlı destek sağlar.
Kullanılabilirlik ile ilgili olarak, TF2Jax, Jax'ın `VMAP 'gibi gelişmiş özelliklerini kullanırken, tensorflow modellerini JAX iş akışlarına entegre etmek isteyen kullanıcılar için daha uygundur. JAX2TF.CALL_TF, belirli tensorflow kütüphanelerini veya modellerini doğrudan JAX içinde dönüştürmeden kullanması gereken kullanıcılar için daha uygundur.
Genel olarak, tf2jax ve jax2tf.call_tf arasındaki seçim, Jax'ın dönüştürülmüş tensorflow modellerinde gelişmiş özelliklerinden yararlanma yeteneğine veya Tensorflow işlevlerini JAX iş akışınıza sorunsuz bir şekilde entegre etmeniz gerekip gerekmediğine bağlıdır.
Alıntılar:[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-pleplaces-teensorflow-with-jax/18015
[5] https://modelzoo.co/model/tf2jax
[6] https://stackoverflow.com/questions/66711706/jax-jit-ninamic shapes-a-regresyon-from-teensorflow
[7] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-a-todule-to-convert-a-ensorflow-nn-to-jax
[8] https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-jax/chapter-2/v-11/