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ज्ञात पहलु

XLA के साथ संकलन आपके कार्यक्रमों के प्रदर्शन में बहुत सुधार कर सकता है, लेकिन TensorFlow इंटरॉप में कई ज्ञात तेज कोनों हैं।

TensorArray TF / XLA इंटरकनेक्टेशन

समस्या खुद को एक त्रुटि संदेश के रूप में प्रकट करती है Support for TensorList crossing the XLA/TF boundary is not implemented

tf.TensorArray का समर्थन करता है। हालांकि, TF और XLA अभ्यावेदन के बीच interconversion अभी तक लागू नहीं किया गया है। यह त्रुटि अक्सर तब होती है जब संकलित ब्लॉक के अंदर TensorArray का उपयोग किया जाता है, लेकिन व्युत्पन्न को बाहर ले जाया जाता है।

वर्कअराउंड: सबसे बाहरी क्षेत्र को संकलित करें जो व्युत्पन्न ले रहा है।

डायनेमिक tf.TensorArray समर्थित नहीं है

tf.TensorArray(..., dynamic_size=True) में राइट्स tf.TensorArray(..., dynamic_size=True) नहीं हैं, क्योंकि इस तरह के राइट्स को अज्ञात संख्या की आवश्यकता होती है जब सरणी मूल बाउंड से अधिक हो जाती है।

वर्कअराउंड: अपने सरणियों के लिए एक सांख्यिकीय रूप से ज्ञात सीमा प्रदान करें।

यादृच्छिक संख्या पीढ़ी

XLA वर्तमान में यादृच्छिक कार्यों के लिए TF के बीजों की उपेक्षा करता है। यह tf.random.normal , या tf.nn.dropout जैसे स्टेटफुल TF यादृच्छिक संचालन को प्रभावित करता है। XLA ऐसा व्यवहार करेगा जैसे कि संकलन को प्रत्येक रन पर एक नए अनूठे बीज के साथ रखा गया था। यह सीमा स्टेटलेस रैंडम ऑप्स पर लागू नहीं होती है।