Nėra jokių žinomų problemų, tiesiogiai susijusių su „Pytorch/XLA“ naudojimu „Python 3.10“. Tačiau gali būti svarbūs kai kurie bendrieji klausimai ir svarstymai, susiję su „Pytorch/XLA“:
1. Diegimo suderinamumas: Nors „Pytorch/XLA“ palaiko „Python“ versijas iki 3.11, „Python 3.10“ nėra pranešta apie konkrečias problemas. Tačiau labai svarbu užtikrinti suderinamumą su naujausiomis „Pytorch“ ir kitų priklausomybių versijomis [3] [5].
2. Įrenginio priskyrimo problemos: „Pytorch/XLA 2.5“, naudojant elipsę (`...`) su „Tensor“ operacijomis, gali sukelti neteisingą prietaiso priskyrimą, sukeldamas vykdymo laiko klaidas. Išeitis yra vengti elipsės naudojimo ir aiškiai nurodyti matmenis [2].
3. Našumo įspėjimai: „Pytorch“/„XLA“ gali patirti veikimo blogėjimą dėl dažno pakartojimų, kai keičiasi tenzorių formos. Išlaikyti pastovias formas ir skaičiavimus visuose įrenginiuose gali padėti tai sušvelninti [6].
4. Operacijos apribojimai: Kai kuriose operacijose gali būti netaikomi NATVENT vertimai į XLA, todėl gali būti perduoti CPU ir galimas sulėtėjimas. Vengiant tokių operacijų kaip „punktas ()` nebent to būtina gali padėti [6].
Apskritai, nors „Python 3.10“ nėra konkrečių problemų, reikia atsiminti generalinius pytorch/xLA aspektus, kad būtų užtikrintas sklandus veikimas.
Citatos:[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---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/