В чем основные отличия между динамическими и статическими вычислительными графами в машинном обучении?

Основные отличия динамических и статических вычислительных графов в машинном обучении:

1. Время построения: github.com

• Статический граф строится до вычисления функции. github.com Его можно заранее оптимизировать. github.com
• Динамический граф строится во время вычисления функции. github.com

1. Возможность изменений: kpfu.ru

• Статические графы закрыты для изменений, при изменении входных параметров требуется перекомпиляция. kpfu.ru
• Динамические графы позволяют изменять входные данные в процессе работы, так как не требуют компиляции перед каждым выполнением. kpfu.ru

1. Скорость вычислений: uproger.com

• Статические графы выполняются немного быстрее, чем динамические, из-за фиксированной структуры. uproger.com
• Динамические графы хорошо масштабируются для различных объёмных входных данных. uproger.com

Примеры библиотек, где используются динамические и статические графы: Pytorch (динамические графы) и TensorFlow (статические графы). uproger.com