XLAを使用してコンパイルすると、プログラムのパフォーマンスを大幅に向上させることができますが、TensorFlow相互運用機能には、多くの既知の鋭い角があります。
TensorArray TF / XLA相互変換
この問題Support for TensorList crossing the XLA/TF boundary is not implementedというエラーメッセージとして現れます。
XLAはtf.TensorArrayサポートしtf.TensorArray 。ただし、TF表現とXLA表現の間の相互変換はまだ実装されていません。このエラーは、 TensorArrayがコンパイルされたブロック内で使用されたときにしばしば発生しますが、導関数は外部で取得されます。
回避策：デリバティブを取得する最も外側のスコープをコンパイルします。
動的なtf.TensorArrayはサポートされていません
tf.TensorArray(..., dynamic_size=True)書き込みは、XLAでコンパイルできません。そのような書き込みでは、配列が元の境界を超えると、不明な数の再割り当てが必要になるためです。
回避策：静的に既知のバインドをアレイに提供します。
乱数生成
XLAは現在、ランダム操作のTFシードを無視します。これは、 tf.random.normalやtf.nn.dropoutなどのステートフルTFランダム操作に影響します。 XLAは、コンパイルごとに新しい一意のシードがシードされたかのように動作します。この制限は、ステートレスなランダム操作には適用されません。