TF2JAX如何与JAX2TF.CALL_TF相比

** TF2JAX是一个将TensorFlow功能和模型转换为JAX功能的库，使用户可以在JAX Codebases中重复使用和微调现有的TensorFlow模型。此转换使JAX用户可以将JAX转换应用于“ JIT”，“ grad”和“ vmap”之类的变换为转换的函数。 TF2JAX支持TensorFlow OP的子集，由于其透明的转换过程，对于调试和内省特别有用[1] [5]。但是，它可能不支持所有张力流的功能，并且性能会根据所使用的特定操作而有所不同。

** JAX2TF.CALL_TF，另一方面，JAX功能可以直接调用TensorFlow功能。这种方法通过在急切的执行过程中推迟到TensorFlow和XLA进行编译代码来支持所有TensorFlow OPS。它对使用TensorFlow库或在JAX中使用TensorFlow SavedModels是有益的。但是，它仅支持一组有限的jax变换(``jit'，'grad'，`pmap`和`remat'')，函数以“黑匣子”为jax，限制了``黑框''，限制了诸如``vmap''[vmap'[ 1] [3]。

在性能方面，TF2JAX可能会为由JAX提供良好支持的操作提供更好的性能，尤其是与JAX的“ JIT”汇编结合使用时。但是，由于jax呼叫TensorFlow函数的开销，JAX2TF.CALL_TF可能会较慢，尽管它为所有TensorFlow OPS提供了全面的支持。

关于可用性，TF2JAX更适合想要将TensorFlow模型集成到JAX工作流中的用户，同时利用JAX的高级功能(例如VMAP”。 JAX2TF.CALL_TF对于需要在JAX中直接使用特定张量库或模型而无需转换它们的用户更方便。

总体而言，TF2JAX和JAX2TF.CALL_TF之间的选择取决于您是否优先考虑将JAX在转换的TensorFlow模型上使用JAX的高级功能，还是需要将TensorFlow功能无缝整合到JAX工作流中。