რას ურჩევნია გამოთვლების გრაფის თვალსაზრისით: დინამიური თუ სტატიკური?

დინამიური და სტატიკური გამოთვლითი გრაფიკის არჩევანი დამოკიდებულია დავალებაზე და მოქნილობის და შესრულების მოთხოვნებზე.

• სტატიკური გრაფი (მაგალითად, TensorFlow 1.x) აშენდება ერთხელ წინასწარ შესრულებამდე. ეს საშუალებას აძლევს ოპტიმიზიროს გამოთვლები, დაგეგმოს ისინი წინასწარ და ეფექტურად გამოიყენოს რესურსები. სტატიკური გრაფები კარგად არის შესაფერისი წარმოების გარემოებისთვის და მოდელის ფიქსირებული სტრუქტურის დავალებებისთვის.

• დინამიური გრაფი (მაგალითად, PyTorch, TensorFlow Eager) აშენდება 'მიმდინარე' დროს კოდის შესრულების დროს. ეს უზრუნველყოფს უფრო დიდ მოქნილობას, დათვალიერების მარტივობას და შესაძლებლობას გამოიყენოს პირობითი ოპერატორები და ციკლები ბუნებრივად.

არჩეულია სიტუაციიდან გამომდინარე:

• კვლევებისა და პროტოტიპების შექმნისთვის ხშირად უფრო მოსახერხებელია დინამიური გრაფი.
• სამრეწველო გამოყენებისა და ოპტიმიზაციისთვის — სტატიკური გრაფი.

ამიტომ, უნივერსალური პასუხი არ არსებობს, მაგრამ დინამიური გრაფები უზრუნველყოფენ მოქნილობას, ხოლო სტატიკური — შესრულებას და ოპტიმიზაციას.