জ্ঞাত সমস্যা

এক্সএলএর সাথে সংকলন আপনার প্রোগ্রামগুলির কার্যকারিতা ব্যাপকভাবে উন্নত করতে পারে, তবে টেনসরফ্লো ইন্টারপটিতে প্রচুর পরিচিত তীক্ষ্ণ কোণ রয়েছে।

টেনসরআরে টিএফ / এক্সএলএ ইন্টারভেনশন সমর্থিত নয়

ত্রুটির বার্তা : Support for TensorList crossing the XLA/TF boundary is not implemented ।

tf.TensorArray সমর্থন tf.TensorArray । যাইহোক, TF এবং XLA উপস্থাপনা মধ্যে interconversion এখনও কার্যকর করা নেই। এই ত্রুটিটি প্রায়শই ঘটে যখন সংকলিত ব্লকের ভিতরে TensorArray ব্যবহার করা হয় তবে ডেরাইভেটিভটি বাইরে নেওয়া হয়।

কর্মক্ষেত্র : বাহ্যিক স্কোপটি সংকলন করুন যা ডেরাইভেটিভ গ্রহণ করছে।

লেন্সগুলি আবদ্ধ করার সময় টেনসরফ্লো (বা ব্যাকপ্রপ অক্ষম থাকতে হবে)

ত্রুটি বার্তা : XLA compilation requires a fixed tensor list size. Set the max number of elements. This could also happen if you're using a TensorArray in a while loop that does not have its maximum_iteration set, you can fix this by setting maximum_iteration to a suitable value ।

মেমরি যখন লুপ ব্যবহার করে তৈরি করা tf.while_loop একটি সমস্ত অন্তর্বর্তী ফলাফল সঁচায়ক দ্বারা সমর্থন backpropagation TensorArray কিন্তু XLA শুধুমাত্র বেষ্টিত সমর্থন TensorArray গুলি।

ওয়ার্কআউন্ড : সমস্ত সংকলিত অবস্থায় লুপগুলির ক্ষেত্রে maximum_iterations প্যারামিটারটি সংকলনের সময় পরিচিত ধ্রুবক back_prop=False সেট করা থাকতে হবে, বা ব্যাকপ্রজ্যাগেশন back_prop=False ব্যবহার করে অক্ষম করা back_prop=False ।

গতিশীল tf.TensorArray সমর্থিত নয়

tf.TensorArray(..., dynamic_size=True) লেখাগুলি এক্সএলএর সাথে সংকলনযোগ্য নয়, কারণ অ্যারেটি মূল সীমা ছাড়িয়ে গেলে এই জাতীয় লেখার জন্য অজানা সংখ্যক পুনর্বিবেচনার প্রয়োজন হয়।

কার্যকারণ : আপনার অ্যারেগুলিতে স্থিতিশীলভাবে পরিচিত একটি বন্ড সরবরাহ করুন।

টিএফ বীজকে এলোমেলো সংখ্যা প্রজন্ম উপেক্ষা করে

এক্সএলএ বর্তমানে টিএফ বীজের এলোমেলো ক্রিয়াকলাপ উপেক্ষা করে। এটি tf.random.normal টিএফ র্যান্ডম অপারেশনগুলিকে প্রভাবিত করে, যেমন tf.random.normal , বা tf.nn.dropout । এক্সএলএ এমন আচরণ করবে যে সংকলনটি প্রতিটি রানে একটি নতুন অনন্য বীজের সাথে বদ্ধ হয়। এই সীমাবদ্ধতা স্টেটলেস র্যান্ডম অপ্সের জন্য প্রযোজ্য নয়।

টেনসরফ্লো সংস্থানগুলি উপেক্ষা করা হয়

tf.Assert এবং অনুরূপ ফাংশন ব্যবহার করে তৈরি করা tf.Assert এক্সএলএ-তে সংকলিত হওয়ার সময় নুপ হয়। যদিও যথাযথ দৃ support় সমর্থন সমর্থন নীতিগতভাবে সম্ভব, এটি নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশনকে অসম্ভব করে তুলতে পারে (মূলত বাফারটি ফিউজ করে যার উপর দৃ .়তা দেওয়া হয়)।

অ-নিরস্তিক আউটপুট

সিপিইউ এবং জিপিইউতে আউটপুটটি নন-ডিস্ট্রিমেন্টিক (টিএফ যথাযথ হিসাবে একই) হতে পারে।

কার্যকারণ : নির্ধারণবাদ প্রয়োগের জন্য, TF_DETERMINISTIC_OPS এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল 1 সেট করুন (টিএফ এর মতো)।