Co je z hlediska výpočetného grafu výhodnější: dynamický nebo statický?

Volba mezi dynamickým a statickým výpočetním grafem závisí na úkolu a požadavcích na flexibilitu a výkon.

• Statický graf (například TensorFlow 1.x) se sestavuje jednou před spuštěním. To umožňuje optimalizovat výpočty, plánovat je předem a efektivně využívat zdroje. Statické grafy jsou vhodné pro produkční prostředí a úkoly s pevnou strukturou modelu.

• Dynamický graf (například PyTorch, TensorFlow Eager) se sestavuje 'za běhu' během vykonávání kódu. To zajišťuje větší flexibilitu, snadnější ladění a možnost přirozeně používat podmíněné operátory a smyčky.

Preferuje se podle situace:

• Pro výzkum a prototypování je často vhodnější dynamický graf.
• Pro průmyslové použití a optimalizaci je vhodnější statický graf.

Neexistuje univerzální odpověď, ale dynamické grafy nabízejí flexibilitu, zatímco statické výkon a optimalizaci.