Tidak ada masalah khusus yang diketahui secara langsung terkait dengan penggunaan Pytorch/XLA pada Python 3.10. Namun, beberapa masalah umum dan pertimbangan dengan Pytorch/XLA mungkin relevan:
1. Kompatibilitas Instalasi: Sementara Pytorch/XLA mendukung versi Python hingga 3,11, tidak ada masalah khusus yang dilaporkan untuk Python 3.10. Namun, memastikan kompatibilitas dengan versi terbaru Pytorch dan dependensi lainnya sangat penting [3] [5].
2. Masalah penugasan perangkat: Di Pytorch/XLA 2.5, menggunakan ellipsis (`...`) dengan operasi tensor dapat menyebabkan penugasan perangkat yang salah, menyebabkan kesalahan runtime. Solusi adalah untuk menghindari penggunaan ellipsis dan sebaliknya menentukan dimensi secara eksplisit [2].
3. Peringatan Kinerja: Pytorch/XLA dapat mengalami degradasi kinerja karena seringnya kompilasi ketika bentuk tensor berubah. Mempertahankan bentuk dan perhitungan konstan di seluruh perangkat dapat membantu mengurangi ini [6].
4. Keterbatasan Operasi: Beberapa operasi mungkin tidak memiliki terjemahan asli ke XLA, yang mengarah ke transfer CPU dan pelambatan potensial. Menghindari operasi seperti `item ()` kecuali diperlukan dapat membantu [6].
Secara keseluruhan, sementara tidak ada masalah khusus untuk Python 3.10, pertimbangan umum Pytorch/XLA harus diingat untuk memastikan operasi yang lancar.
Kutipan:[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/79314991/why-am-i-getting-no-patching-distribution-tound-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/