Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

Bilinen Sorunlar

XLA ile Derleme büyük ölçüde programların performansını artırabilir, ancak TensorFlow birlikte çalışma bilinen keskin köşelerden bir numarası vardır.

TensorArray TF / XLA interkonversiyonun

Bir hata mesajı olarak sorun tezahür kendisi Support for TensorList crossing the XLA/TF boundary is not implemented .

XLA destekler tf.TensorArray . Ancak, TF ve XLA temsiller arasındaki henüz uygulanmadı. Bu hata genellikle ortaya TensorArray derlenmiş blok içinde kullanılır, ancak türev dışarı alınır.

Çözüm: türev alma en dış kapsam derleme.

Dinamik tf.TensorArray desteklenmez

İçine yazıyor tf.TensorArray(..., dynamic_size=True) dizi orijinal ciltli aştığında bu tür yazma reallocations bilinmeyen sayıda gerektiren olarak XLA ile derlenebilir değildir.

Çözüm: statik Dizilerinize bir bağlı bilinen sağlarlar.

Rastgele sayı üretme

XLA anda rastgele operasyonlara TF tohumlarını yok sayar. Bu gibi, durum bilgisi olan TF rastgele işlemleri etkileyen tf.random.normal veya tf.nn.dropout . XLA derleme her çalışma yeni bir benzersiz tohum ile ekildi sanki davranacaktır. Bu sınırlama rastgele op vatansız için geçerli değildir.