使用Torch.com时，什么是常见的陷阱

1。性能变异性：`torch.compile`并不总是提高性能，有时会导致执行速度较慢或增加内存使用情况。将编译模型与原始模型的性能进行比较至关重要[2] [4]。

2.图形断裂：如果``torch.compile`遇到了不支持的代码或复杂的操作''，它可能会引入“图形断裂”，将代码分配到优化和不优化的零件中。尽管不是致命的，但这些休息时间可以限制优化益处。重写有问题的部分可以帮助[2] [4]。

3.隐秘错误消息：汇编失败通常会产生隐秘的错误消息，而无需Pytorch团队的协助，这些消息很难调试。这可以使故障排除具有挑战性[2] [4]。

4。较长的汇编时间：汇编过程本身可能耗时，有时需要几分钟甚至更长的时间才能用于较大的型号。这使得建议在开发结束时评估“ torch.compile”，而不是在初始阶段[1] [4]。

5。动态形状和重新编译：`torch.compile`最初假定静态张量形状。如果形状变化，除非启用动态形状，否则可能会进行重新编译。这可能会导致由于重新编译而导致初始运行较慢[1]。

6。多线程问题：当前，使用`torch.compile'的多线程是错误的，它可能会限制其在并发环境中的使用[3]。

7。不支持的功能：``torch.compile''可能不支持一些Numpy功能或复杂的操作，从而导致编译问题或图形断裂[5]。

为了减轻这些问题，建议将“ Torch.compile”应用于高级功能，在必要时使用动态形状，并与原始模型相比进行彻底测试所编译的模型的性能[1] [2]。