Некоторые различия между JAX и TensorFlow в машинном обучении:

• Поддержка языков. 1 JAX поддерживает Python и может использоваться с другими языками, такими как Julia и Swift, через компилятор XLA. 1 TensorFlow поддерживает Python и может использоваться с другими языками, такими как C++ и JavaScript. 1
• Лёгкость использования. 1 JAX сложнее в использовании для новичков из-за стиля функционального программирования и ограниченной документации. 1 TensorFlow проще в использовании для новичков благодаря обширной документации и ресурсам. 1
• Производительность. 1 JAX оптимизирован для быстрых и эффективных вычислений с помощью компилятора XLA и компиляции JIT. 1 TensorFlow высоко оптимизирован для производительности и широко используется в промышленности для крупномасштабных проектов глубокого обучения. 1
• Поддержка автоматической дифференциации. 1 JAX имеет встроенную поддержку автоматической дифференциации с помощью функции grad. 1 TensorFlow поддерживает автоматическую дифференциацию через свой API GradientTape. 1
• Программирование массивов. 1 JAX построен на основе NumPy и поддерживает аналогичные операции с массивами. 1 TensorFlow имеет встроенную поддержку операций с массивами и предоставляет более широкий спектр функций. 1
• Сообщество. 1 У JAX меньшее сообщество по сравнению с TensorFlow, но есть активные участники и растущая популярность в сообществе научных вычислений. 1 У TensorFlow большое и устоявшееся сообщество с обширными ресурсами и поддержкой. 1

Выбор между JAX и TensorFlow зависит от конкретных потребностей проекта, желаемого уровня контроля над архитектурой модели и доступных вычислительных ресурсов. 2