tf.experimental указывает на то, что указанный класс / метод находится на ранней стадии разработки, неполный или реже не соответствует стандартам. Это коллекция пользовательских вкладов, которые еще не были интегрированы с основным TensorFlow, но все еще доступны как часть открытого исходного кода для пользователей, чтобы проверить и дать обратную связь.
"Incomplete" является наиболее распространенным,что может включать в себя наличие ошибок или не прохождение тестов на необходимом наборе платформ или оборудования (CPU / GPU). В качестве примера того, что вы «не соответствует стандартам», из блога Google Devs 2017 года на tf.xla.experimental: подробности см. В этот ответ )
XLA по-прежнему следует считать экспериментальным, а в некоторых тестах могут наблюдаться замедления