tf.xla.experimental.compile

Создаёт оператор, который компилирует и выполняет computation с помощью XLA. (устарело)

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.xla.experimental.compile

tf.xla.experimental.compile(
    computation, inputs=None
)

Примечание: В режиме жадного исполнения computation будет иметь @tf.function семантику.

Аргументы

Аргументы
`computation`	Функция Python, которая строит вычисление для применения к вводу. Если функция принимает n входов, 'inputs' должен быть списком из n `Tensor`. `computation` может возвращать список из `Tensor` и `Operation`. `Tensor` должны идти перед `Operation` в возвращаемом списке. Все `Operation` возвращаемые `computation` будут выполняться при оценке любого из возвращаемых тензоров вывода.
`inputs`	Список входов или `None` (эквивалентно пустому списку). Каждый вход может быть вложенной структурой, содержащей значения, которые могут быть преобразованы в `Tensor`. Обратите внимание, что передача N-мерного списка совместимых значений приведёт к N-мерному списку скалярных `Tensor`, а не к одному тензору ранга N `Tensor`. Если вам нужен другой результат, преобразуйте части `inputs` в `Tensor` с помощью `tf.convert_to_tensor`.

computation

Функция Python, которая строит вычисление для применения к вводу. Если функция принимает n входов, 'inputs' должен быть списком из n Tensor.

computation может возвращать список из Tensor и Operation. Tensor должны идти перед Operation в возвращаемом списке.

Все Operation возвращаемые computation будут выполняться при оценке любого из возвращаемых тензоров вывода.

inputs Список входов или None (эквивалентно пустому списку). Каждый вход может быть вложенной структурой, содержащей значения, которые могут быть преобразованы в Tensor. Обратите внимание, что передача N-мерного списка совместимых значений приведёт к N-мерному списку скалярных Tensor, а не к одному тензору ранга N Tensor. Если вам нужен другой результат, преобразуйте части inputs в Tensor с помощью tf.convert_to_tensor.

Возвращает

Возвращает
Список `Tensor`, соответствующих `Tensor` из вывода `computation`, т.е. тот же результат, что и при прямом вызове computation(*inputs), с указанными исключениями: Вывод None: будет возвращён NoOp с зависимостью управления от `computation`. Вывод одного значения: будет возвращена кортеж, содержащая значение. Только операционные выводы: будет возвращён NoOp с зависимостью управления от `computation`.

Список Tensor, соответствующих Tensor из вывода computation, т.е. тот же результат, что и при прямом вызове computation(*inputs), с указанными исключениями:

Вывод None: будет возвращён NoOp с зависимостью управления от computation.
Вывод одного значения: будет возвращена кортеж, содержащая значение.
Только операционные выводы: будет возвращён NoOp с зависимостью управления от computation.

Возбуждает
`RuntimeError`	При включённом режиме жадного исполнения.

Известные проблемы
Когда операция tf.random построена с XLA, реализация не передаёт предоставленное пользователем семя в компилятор XLA. В связи с этим, компилятор XLA генерирует случайное число и использует его в качестве семени при компиляции операции. Эта реализация нарушает определённую Tensorflow семантику в двух аспектах. Во-первых, изменение значения пользовательского семени не изменяет числа, сгенерированные операцией. Во-вторых, при отсутствии семени выполнение программы несколько раз будет генерировать одни и те же числа.

Известные проблемы

Когда операция tf.random построена с XLA, реализация не передаёт предоставленное пользователем семя в компилятор XLA. В связи с этим, компилятор XLA генерирует случайное число и использует его в качестве семени при компиляции операции. Эта реализация нарушает определённую Tensorflow семантику в двух аспектах. Во-первых, изменение значения пользовательского семени не изменяет числа, сгенерированные операцией. Во-вторых, при отсутствии семени выполнение программы несколько раз будет генерировать одни и те же числа.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/xla/experimental/compile