Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.
Switch to English

Problemas conocidos

La compilación con XLA puede mejorar en gran medida el rendimiento de sus programas, pero la interoperabilidad TensorFlow tiene una serie de esquinas afiladas conocidas.

TensorArray TF / XLA interconversión

El problema se manifiesta como un mensaje de error. Support for TensorList crossing the XLA/TF boundary is not implemented .

XLA admite tf.TensorArray . Sin embargo, la interconversión entre las representaciones de TF y XLA aún no está implementada. Este error a menudo surge cuando el TensorArray se usa dentro del bloque compilado, pero la derivada se toma afuera.

Solución alternativa: compile el alcance más externo que está tomando la derivada.

Dynamic tf.TensorArray no es compatible

Las escrituras en tf.TensorArray(..., dynamic_size=True) no son compilables con XLA, ya que tales escrituras requieren un número desconocido de reasignaciones cuando la matriz excede el límite original.

Solución alternativa: proporcione un enlace conocido estáticamente a sus matrices.

Generación de números aleatorios

XLA actualmente ignora las semillas TF para operaciones aleatorias. Esto afecta las operaciones aleatorias de TF con estado, como tf.random.normal o tf.nn.dropout . XLA se comportará como si la compilación se sembró con una nueva semilla única en cada ejecución. Esta limitación no se aplica a operaciones aleatorias sin estado.