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Problemi noti

La compilazione con XLA può migliorare notevolmente le prestazioni dei programmi, ma l'interoperabilità di TensorFlow presenta numerosi spigoli noti.

Interconversione TensorArray TF / XLA

Il problema si manifesta come messaggio di errore Support for TensorList crossing the XLA/TF boundary is not implemented .

XLA supporta tf.TensorArray . Tuttavia, l' interconversione tra le rappresentazioni TF e XLA non è stata ancora implementata. Questo errore si verifica spesso quando TensorArray viene utilizzato all'interno del blocco compilato, ma la derivata viene estratta.

Soluzione alternativa: compilare l'ambito più esterno che sta prendendo la derivata.

Dynamic tf.TensorArray non è supportato

Le scritture in tf.TensorArray(..., dynamic_size=True) non sono compilabili con XLA, poiché tali scritture richiedono un numero sconosciuto di riallocazioni quando l'array supera il limite originale.

Soluzione alternativa: fornire un limite staticamente noto ai propri array.

Generazione di numeri casuali

XLA attualmente ignora i semi TF per operazioni casuali. Ciò influisce su operazioni casuali TF con stato, come tf.random.normal o tf.nn.dropout . XLA si comporterà come se la compilation fosse seminata con un nuovo seed unico ad ogni esecuzione. Questa limitazione non si applica alle operazioni casuali senza stato.