TAPMLは基本的な前提条件を満たす他の機械学習フレームワークに適用することは可能ですが、いくつかの課題が考えられます。まず、他のフレームワークにTAPMLを適用する際には、そのフレームワークが計算グラフの抽象化や参照実装などのTAPMLの前提条件を満たしている必要があります。また、各フレームワークの独自の特性や構造に合わせてTAPMLをカスタマイズする必要があるかもしれません。さらに、新興プラットフォームやモデルに特化した機能や最適化が他のフレームワークにはない場合、TAPMLの適用に際して適切な拡張や調整が必要となるかもしれません。そのため、他の機械学習フレームワークにTAPMLを適用する際には、フレームワークの特性や要件を考慮し、適切なカスタマイズや調整を行う必要があります。