Kas yra pageidautina skaičiavimo grafo požiūriu: dinamiškas ar statinis?

Pasirinkimas tarp dinaminio ir statinio skaičiavimo grafiko priklauso nuo užduoties ir lankstumo bei našumo reikalavimų.

• Statinis grafikas (pvz., TensorFlow 1.x) yra sukuriamas vieną kartą prieš vykdymą. Tai leidžia optimizuoti skaičiavimus, juos iš anksto planuoti ir efektyviai naudoti išteklius. Statiniai grafikai yra tinkami gamybos aplinkoms ir užduotims su fiksuota modelio struktūra.

• Dinaminis grafikas (pvz., PyTorch, TensorFlow Eager) yra sukuriamas 'gyvai' vykdant kodą. Tai užtikrina didesnį lankstumą, lengvesnį derinimą ir galimybę naudoti sąlyginius operatorius ir ciklus natūraliai.

Pasirinkimas priklauso nuo situacijos:

• Tyrimams ir prototipų kūrimui dažnai patogesnis dinaminis grafikas.
• Pramoniniam naudojimui ir optimizacijai — statinis grafikas.

Todėl nėra vieno universalaus atsakymo, tačiau dinaminiai grafikai suteikia lankstumo, o statiniai — našumo ir optimizacijos galimybes.