Python 3.10'da Pytorch/XLA kullanımı ile ilgili bilinen belirli bir sorun yoktur. Bununla birlikte, Pytorch/XLA ile ilgili bazı genel sorunlar ve düşünceler ilgili olabilir:
1. Kurulum Uyumluluğu: Pytorch/XLA, 3.11'e kadar Python sürümlerini desteklerken, Python 3.10 için bildirilen belirli bir sorun yoktur. Bununla birlikte, Pytorch ve diğer bağımlılıkların en son sürümleriyle uyumluluğun sağlamak çok önemlidir [3] [5].
2. Cihaz atama sorunları: Pytorch/Xla 2.5'te, tensör işlemleri ile elipsis (`...`) kullanmak yanlış cihaz atamasına yol açarak çalışma zamanı hatalarına neden olabilir. Bir çözüm, elipsis kullanmaktan kaçınmak ve bunun yerine boyutları açıkça belirtmektir [2].
3. Performans uyarıları: Pytorch/XLA, tensör şekilleri değiştiğinde sık sık yeniden derlemeler nedeniyle performans bozulması yaşayabilir. Cihazlar arasında sabit şekiller ve hesaplamaların korunması bunu azaltmaya yardımcı olabilir [6].
4. Operasyon sınırlamaları: Bazı işlemlerin XLA'ya yerel çevirileri olmayabilir, bu da CPU transferlerine ve potansiyel yavaşlamalara yol açabilir. Gerekmedikçe `` `` `` `` `` `` `gibi işlemlerden kaçınmak yardımcı olabilir [6].
Genel olarak, Python 3.10 için özel bir sorun olmasa da, sorunsuz çalışmayı sağlamak için genel Pytorch/XLA düşünceleri akılda tutulmalıdır.
Alıntılar:[1] https://discuss.pytorch.org/t/can-mot-mort-torch-xla-on-on-google-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-nating-distriving-found-for-torch-xla-2-0-0-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/