Mik a gyakori buktatók a Torch.compile használatakor

1. Teljesítmény -variabilitás: A `Torch.compile 'nem mindig javítja a teljesítményt, és néha lassabb végrehajtást vagy megnövekedett memóriafelhasználást eredményezhet. Alapvető fontosságú, hogy összehasonlítsuk az összeállított modell teljesítményét az eredeti modellel [2] [4].

2. Graph -törések: Ha a „Torch.compile” nem támogatott kódot vagy összetett műveleteket találkozik, akkor bevezetheti a „grafikon töréseket”, akkor a kódot optimalizált és nem optimalizált részekbe osztja. Noha nem halálos, ezek a szünetek korlátozhatják az optimalizálási előnyöket. A problémás szakaszok átírása segíthet [2] [4].

3. rejtélyes hibaüzenetek: Az összeállítási hibák gyakran rejtélyes hibaüzeneteket hoznak létre, amelyeket a Pytorch csapat segítsége nélkül nehéz hibakeresni. Ez kihívást jelenthet a hibaelhárításhoz [2] [4].

4. Hosszú összeállítási idő: Maga az összeállítási folyamat időigényes lehet, néha több percig vagy még hosszabb ideig is nagyobb modelleknél. Ez tanácsos a „Torch.compile” értékelését a fejlődés vége felé, nem pedig a kezdeti szakaszokban [1] [4].

5. Dinamikus alakzatok és újratervezés: A `Torch.compile" kezdetben statikus tenzor alakzatot feltételez. Ha a formák megváltoznak, akkor az újratervezés akkor fordulhat elő, ha a dinamikus alakzatok engedélyeznek. Ez lassabb kezdeti futásokhoz vezethet az újratervezés miatt [1].

6. Többszálú kérdések: Jelenleg a „Torch.compile” többszálú hibás hibás, ami korlátozhatja annak használatát egyidejű környezetben [3].

7. Nem támogatott tulajdonságok: Néhány NUMPY funkciót vagy összetett műveletet nem támaszthat elő a „Torch.compile”, ami összeállítási problémákhoz vagy grafikontörésekhez vezet [5].

Ezeknek a kérdéseknek a enyhítése érdekében javasoljuk, hogy alkalmazza a „Torch.compile” -et a magas szintű funkciókra, szükség esetén dinamikus formákat használjon, és alaposan tesztelje az összeállított modell teljesítményét az eredetihez képest [1] [2].