В чем разница между бэкэндами JAX и TensorFlow в машинном обучении?

Некоторые различия между JAX и TensorFlow в машинном обучении:

• Поддержка языков. how.dev JAX поддерживает Python и может использоваться с другими языками, такими как Julia и Swift, через компилятор XLA. how.dev TensorFlow поддерживает Python и может использоваться с другими языками, такими как C++ и JavaScript. how.dev
• Лёгкость использования. how.dev JAX сложнее в использовании для новичков из-за стиля функционального программирования и ограниченной документации. how.dev TensorFlow проще в использовании для новичков благодаря обширной документации и ресурсам. how.dev
• Производительность. how.dev JAX оптимизирован для быстрых и эффективных вычислений с помощью компилятора XLA и компиляции JIT. how.dev TensorFlow высоко оптимизирован для производительности и широко используется в промышленности для крупномасштабных проектов глубокого обучения. how.dev
• Поддержка автоматической дифференциации. how.dev JAX имеет встроенную поддержку автоматической дифференциации с помощью функции grad. how.dev TensorFlow поддерживает автоматическую дифференциацию через свой API GradientTape. how.dev
• Программирование массивов. how.dev JAX построен на основе NumPy и поддерживает аналогичные операции с массивами. how.dev TensorFlow имеет встроенную поддержку операций с массивами и предоставляет более широкий спектр функций. how.dev
• Сообщество. how.dev У JAX меньшее сообщество по сравнению с TensorFlow, но есть активные участники и растущая популярность в сообществе научных вычислений. how.dev У TensorFlow большое и устоявшееся сообщество с обширными ресурсами и поддержкой. how.dev

Выбор между JAX и TensorFlow зависит от конкретных потребностей проекта, желаемого уровня контроля над архитектурой модели и доступных вычислительных ресурсов. www.restack.io