Mitkä ovat yleiset sudenkuopat taskulamppujen käytön aikana

1. Suorituskyvyn variaatio: "Torch.compile" ei aina paranna suorituskykyä ja voi joskus johtaa hitaampaan suoritukseen tai lisääntyneeseen muistin käyttöä. On välttämätöntä verrata kootun mallin suorituskykyä alkuperäiseen malliin [2] [4].

2. Kaaviotaukot: Jos `torch.compile` kohtaa tukemattomia koodia tai monimutkaisia ​​toimintoja, se voi ottaa käyttöön" Graafin katkaisut ", jakamalla koodin optimoituihin ja optimoimattomiin osiin. Vaikka nämä taukoja ei ole tappava, ne voivat rajoittaa optimointietuja. Ongelmallisten osioiden uudelleenkirjoittaminen voi auttaa [2] [4].

3. Salaperäiset virheilmoitukset: Kypsymisvirheet tuottavat usein salaperäisiä virheilmoituksia, joita on vaikea virheenkorjausta ilman Pytorch -tiimin apua. Tämä voi tehdä vianetsinnästä haastavaa [2] [4].

4. Pitkät kokoamisajat: Kokoonpanoprosessi itsessään voi olla aikaa vievää, joskus ottaen useita minuutteja tai jopa pidempään suuremmille malleille. Tämän ansiosta on suositeltavaa arvioida "torch.compile" kehityksen loppua kohti alkuvaiheessa [1] [4].

5. Jos muodot muuttuvat, palautus voi tapahtua, ellei dynaamisia muotoja ole käytössä. Tämä voi johtaa hitaampiin alkuperäisjuoksuihin, jotka johtuvat palautumisesta [1].

6. Monisäikeiset kysymykset: Tällä hetkellä monisäikeinen "Torch.compile" -sovelluksen kanssa on buginen, mikä voi rajoittaa sen käyttöä samanaikaisissa ympäristöissä [3].

7. Torch.compile` ei välttämättä tueta joitain numpi -ominaisuuksia tai monimutkaisia ​​operaatioita, mikä johtaa kokoamisongelmiin tai kaaviotaukoihin [5].

Näiden ongelmien lieventämiseksi on suositeltavaa soveltaa "torch.compile" korkean tason toimintoihin, käytä tarvittaessa dynaamisia muotoja ja testata kootun mallin suorituskykyä perusteellisesti alkuperäiseen [1] [2].