Ar galiu naudoti įmontuotus „Tensorflow“ derinimo įrankius, norėdami pašalinti TPU paskirstymo problemų triktis

1. Įgalinkite patikrinimo skaičių:
- Pridėkite `tf.debugging.enable_check_numerics ()` kodo pradžioje.
- Tai padės nustatyti bet kokias skaitmenines jūsų modelio problemas.

2. Įgalinkite sąvartyno derinimo informaciją:
- Norėdami užfiksuoti išsamią informaciją apie jūsų modelio vykdymą, naudokite `tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info ().
- Tai gali padėti nustatyti problemas, susijusias su TPU platinimu.

3. Naudokite „Tensorboard“:
- Norėdami vizualizuoti ir derinti savo modelio našumą, naudokite „Tensorboard“.
- Tai gali padėti nustatyti problemas, susijusias su TPU platinimu.

4. Patikrinkite, ar nėra suderinamumo problemų:
- Įsitikinkite, kad jūsų TPU yra suderinamas su jūsų naudojamos „Tensorflow“ versija.
- Patikrinkite, ar „Tensorflow“ dokumentacijoje nėra žinomų problemų, susijusių su TPU platinimu.

5. Patikrinkite, ar nėra aparatinės įrangos suderinamumo:
- Įsitikinkite, kad jūsų aparatūra yra suderinama su TPU.
- Patikrinkite, ar „TensorFlow“ dokumentacijoje nėra žinomų problemų, susijusių su aparatūros suderinamumu.

6. Patikrinkite, ar nėra API suderinamumo:
- Įsitikinkite, kad jūsų kodas yra suderinamas su TPU API.
- Patikrinkite, ar „Tensorflow“ dokumentacijoje nėra žinomų problemų, susijusių su API suderinamumu.

7. Patikrinkite, ar nėra žinomų klausimų:
- Patikrinkite „Tensorflow GitHub“ problemų puslapį, kuriame rasite žinomų problemų, susijusių su TPU platinimu.
- Praneškite apie visas naujas problemas, su kuriomis susiduriate.

Atlikdami šiuos veiksmus, turėtumėte sugebėti pašalinti ir išspręsti TPU paskirstymo problemas savo „Tensorflow“ modelyje.

Citatos:
[1] https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/35547
[2] https://www.tensorflow.org/guide/migrate/migration_debugging
[3] https://discuss.tensorflow.org/t/need-help-training-with-modelmaker-cloud-pu-in colab/3144
[4] https://www.tensorflow.org/tensorboard/debugger_v2
[5] https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/40796

Kokios yra bendros TPU paskirstymo problemų priežastys „Tensorflow“

Bendros TPU paskirstymo problemų priežastys „Tensorflow“ yra::

1. Prieigos prie atminties problemos:
- „Tensorflow“ atlieka automatinį nuostolių sumažinimą, o tai gali sukelti prieigos prie atminties problemas, kai mokomi TPU modeliai [1].

2. TPU platinimo strategijos apribojimai:
- TPU paskirstymo strategija nepalaiko „Model.fit_Generator“, o pakartotiniai „model.fit“ skambučiai gali smarkiai sulėtėti dėl to, kad prie grafiko pridedama operacijų [2].

3. TPU inicijavimo klausimai:
- Problemos, susijusios su TPU sistemos inicijavimu, gali sukelti problemų, tokių kaip nesėkmingi ryšiai ar CUDA klaidos [3].

4. XLA kompiliacijos klaidos:
- XLA kompiliavimo klaidos gali įvykti sudarant TPU modelius, todėl treniruotės metu atsiranda klaidų [4].

5. TPU konfigūracijos problemos:
- Neteisingos ar pasenusios TPU konfigūracijos gali sukelti problemų, tokių kaip išankstinė išankstinė ar nesugebėjimas prisijungti prie TPU [3].

6. API ir aparatinės įrangos suderinamumo problemos:
- Nesuderinamumas tarp „TensorFlow“ versijos ir TPU aparatinės įrangos ar API gali sukelti problemų [5].

7. Išimtis ir išteklių valdymas:
- TPU prevencija gali sukelti problemų, jei nebus tinkamai valdomi, o išteklių apribojimai gali turėti įtakos našumui [3].

8. Modelio sudėtingumas ir optimizavimas:
- Sudėtingi modeliai arba neefektyvūs optimizavimo metodai gali sukelti našumo problemų, kai mokomi TPU [5].

9. Duomenų apdorojimas ir platinimas:
- Neefektyvus duomenų apdorojimas ir paskirstymas gali sukelti problemų, ypač mokant didelius TPU modelius [2].

10. TPU sistemos konfigūracija ir valdymas:
- Neteisinga TPU sistemos konfigūracija ar valdymas gali sukelti problemų, tokių kaip nesėkmingi ryšiai ar išteklių apribojimai [3].

Suprasdami šias įprastas priežastis, galite geriau pašalinti ir išspręsti TPU paskirstymo problemas „Tensorflow“.