Il n'y a pas de problèmes connus spécifiques directement liés à l'utilisation de Pytorch / xla sur Python 3.10. Cependant, certaines questions générales et considérations avec Pytorch / XLA pourraient être pertinentes:
1. Compatibilité d'installation: Bien que Pytorch / XLA prenne en charge les versions Python jusqu'à 3.11, aucun problème spécifique n'est signalé pour Python 3.10. Cependant, assurer la compatibilité avec les dernières versions de Pytorch et d'autres dépendances est crucial [3] [5].
2. Une solution de contournement consiste à éviter d'utiliser des ellipsives et à spécifier explicitement les dimensions [2].
3. Le maintien de formes et de calculs constants entre les appareils peut aider à atténuer cela [6].
4. Limites de fonctionnement: certaines opérations peuvent ne pas avoir des traductions natives vers XLA, conduisant à des transferts de processeur et à des ralentissements potentiels. Éviter les opérations comme «item ()» sauf si nécessaire peut aider [6].
Dans l'ensemble, bien qu'il n'y ait aucun problème spécifique pour Python 3.10, les considérations générales Pytorch / XLA doivent être gardées à l'esprit pour assurer un fonctionnement en douceur.
Citations:[1] https://discuss.pytorch.org/t/can-not-import-torch-xla-on-google-colab-without-tpu/174758
[2] https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/general/appnotes/torch-Neuronx/introducing-pytorch-2-x.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/7931491/why-am-i-getting-no-matching-distribution-found-for-torch-xla-2-5-0-when-inst
[4] https://awsdocs- neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/release-notes/torch/torch-Neuronx/index.html
[5] https://github.com/pytorch/xla/issues/3662
[6] https://pytorch.org/xla/release/r2.5/debug.html
[7] https://github.com/googlecolab/colabtools/issues/3481
[8] https://pytorch.org/xla/