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알려진 문제

XLA로 컴파일하면 프로그램의 성능이 크게 향상 될 수 있지만 TensorFlow interop에는 많은 알려진 모서리가 있습니다.

TensorArray TF / XLA 상호 변환

Support for TensorList crossing the XLA/TF boundary is not implemented 오류 메시지로 문제점이 나타납니다.

XLA는 tf.TensorArray 지원합니다. 그러나 TF와 XLA 표현 간의 상호 변환 은 아직 구현되지 않았습니다. 이 오류는 종종 TensorArray 가 컴파일 된 블록 내부에서 사용될 때 발생하지만 파생물은 외부에서 가져옵니다.

해결 방법 : 미분을 취하는 가장 바깥 쪽 범위를 컴파일하십시오.

동적 tf.TensorArray 는 지원되지 않습니다

tf.TensorArray(..., dynamic_size=True) 에 대한 쓰기는 XLA에서 컴파일 할 수 없습니다. 이러한 쓰기에는 배열이 원래 바운드를 초과 할 때 알 수없는 재 할당이 필요하기 때문입니다.

해결 방법 : 정적으로 알려진 배열에 바인딩을 제공하십시오.

난수 생성

XLA는 현재 임의 작업에 대한 TF 시드를 무시합니다. 이는 tf.random.normal 또는 tf.nn.dropout 과 같은 상태 저장 TF 임의 작업에 영향을줍니다. XLA는 각 실행에서 컴파일에 새로운 고유 시드가 시드 된 것처럼 동작합니다. 이 제한은 stateless random op에는 적용되지 않습니다.