Python 3.10에서 Pytorch/XLA에 알려진 문제가 있습니까?

1. 설치 호환성 : Pytorch/XLA는 최대 3.11의 Python 버전을 지원하지만 Python 3.10에 대해보고 된 특정 문제는 없습니다. 그러나 최신 버전의 Pytorch 및 기타 의존성과의 호환성을 보장하는 것이 중요합니다 [3] [5].

2. 장치 할당 문제 : Pytorch/XLA 2.5에서 텐서 작업과 함께 Ellipsis (`... ')를 사용하면 장치 할당이 잘못되어 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 해결 방법은 타원을 사용하지 않고 대신 치수를 명시 적으로 지정하는 것입니다 [2].

3. 성능 경고 : Pytorch/XLA는 텐서 모양이 변할 때 빈번한 재 컴파일로 인해 성능 저하를 경험할 수 있습니다. 장치에서 일정한 모양과 계산을 유지하면이를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다 [6].

4. 운영 제한 : 일부 작업에는 XLA에 대한 기본 변환이 없어 CPU 전송 및 잠재적 둔화가 발생할 수 있습니다. 필요한 경우`item ()`와 같은 작업을 피하면 도움이 될 수 있습니다 [6].

전반적으로 Python 3.10에 대한 구체적인 문제는 없지만 원활한 작동을 보장하기 위해 일반 Pytorch/XLA 고려 사항을 명심해야합니다.