หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API
Switch to English

ปัญหาที่ทราบ

การคอมไพล์ด้วย XLA สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโปรแกรมของคุณได้อย่างมาก แต่การทำงานร่วมกันของ TensorFlow มีมุมคมที่รู้จักจำนวนมาก

การแปลงแบบ TensorArray TF / XLA

ปัญหาปรากฏว่าตนเองเป็นข้อความแสดงข้อผิดพลาด Support for TensorList crossing the XLA/TF boundary is not implemented

XLA รองรับ tf.TensorArray อย่างไรก็ตาม interconversion ระหว่าง TF และ XLA การแสดงจะยังไม่ได้ใช้ ข้อผิดพลาดนี้มักเกิดขึ้นเมื่อมีการใช้ TensorArray ภายในบล็อกที่รวบรวม แต่อนุพันธ์ถูกนำออกไปข้างนอก

วิธีแก้ปัญหา: รวบรวมขอบเขตด้านนอกสุดซึ่งกำลังหาอนุพันธ์

ไม่รองรับไดนามิก tf.TensorArray

เขียนลงใน tf.TensorArray(..., dynamic_size=True) ไม่สามารถ tf.TensorArray(..., dynamic_size=True) ได้ด้วย XLA เนื่องจากการเขียนดังกล่าวต้องการการจัดสรรจำนวนที่ไม่รู้จักเมื่ออาร์เรย์เกินขอบเขตเดิม

วิธีแก้ปัญหา: ระบุขอบเขตที่รู้จักกับสแตติกของอาร์เรย์

การสร้างตัวเลขสุ่ม

XLA ไม่สนใจเมล็ด TF ในการดำเนินการแบบสุ่ม สิ่งนี้มีผลต่อการดำเนินการสุ่ม TF แบบรัฐเช่น tf.random.normal หรือ tf.nn.dropout XLA จะทำงานราวกับว่าการรวบรวมถูก seeded ด้วยเมล็ดพันธุ์ใหม่ที่ไม่ซ้ำกันในการวิ่งแต่ละครั้ง ข้อ จำกัด นี้ไม่สามารถใช้กับการสุ่มแบบไม่มีรัฐได้