093TensorFlow 模型中的 XLA 集成
TensorFlow 模型中的 XLA 集成¶
加速线性代数(Accelerated Linear Algebra,简称 XLA)是用于加速 TensorFlow 模型运行时的编译器。根据官方文档:
XLA 是一种特定领域的线性代数编译器,可以在不改变源代码的情况下加速 TensorFlow 模型。
在 TensorFlow 中使用 XLA 非常简单——它已经包含在 tensorflow 库中,只需通过 jit_compile 参数触发即可。例如,在使用像 tf.function 这样的图创建函数时,或在使用 Keras 的 fit() 和 predict() 方法时,可以通过传递 jit_compile 参数给 model.compile() 来启用 XLA。XLA 并不限于这些方法,还可以加速任意的 tf.function。
一些 🤗 Transformers 库中的 TensorFlow 方法已经被重写为 XLA 兼容,包括用于 GPT2、T5 和 OPT 模型的文本生成,以及用于 Whisper 模型的语音处理。
虽然具体的加速效果取决于模型本身,但对于 🤗 Transformers 库中的 TensorFlow 文本生成模型,我们观察到的速度提升大约为 100 倍。本文将介绍如何使用 XLA 提升这些模型的性能,并提供一些额外资源,帮助你了解更多关于基准测试和 XLA 集成的设计理念。
使用 XLA 运行 TensorFlow 函数¶
让我们以一个简单的 TensorFlow 模型为例: