Nie ma konkretnych znanych problemów bezpośrednio związanych z używaniem Pytorch/XLA na Python 3.10. Jednak pewne ogólne problemy i rozważania związane z Pytorch/XLA mogą być istotne:
1. Kompatybilność instalacji: Podczas gdy Pytorch/XLA obsługuje wersje Pythona do 3.11, nie zgłoszono żadnych konkretnych problemów dla Pythona 3.10. Jednak zapewnienie kompatybilności z najnowszymi wersjami Pytorch i innymi zależnościami ma kluczowe znaczenie [3] [5].
2. Problemy z przypisaniem urządzenia: W Pytorch/XLA 2.5 za pomocą elipsy (`...`) z operacjami tensorowymi może prowadzić do niepoprawnego przypisania urządzenia, powodując błędy czasu wykonawczego. Obejściem jest unikanie używania elipsy i zamiast tego wyraźnie określić wymiary [2].
3. Ostrzeżenia wydajności: Pytorch/XLA może doświadczyć degradacji wydajności z powodu częstych rekompilacji, gdy zmieniają się kształty tensor. Utrzymanie stałych kształtów i obliczeń między urządzeniami może pomóc w tym złagodzić [6].
4. Ograniczenia działania: Niektóre operacje mogą nie mieć natywnych tłumaczeń na XLA, co prowadzi do transferów procesora i potencjalnych spowolnienia. Unikanie operacji takich jak „item ()` chyba że konieczne może pomóc [6].
Ogólnie rzecz biorąc, chociaż nie ma żadnych konkretnych problemów w przypadku Python 3.10, należy pamiętać o ogólnych rozważeniach Pytorch/XLA, aby zapewnić sprawne działanie.
Cytaty:[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-pitorch-2-x.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/79314991/why-am-i-ggetting-no-matching-distribution-found-for-orch-xla-2-5-0-hen-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/