Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Ar galiu naudoti įmontuotus „Tensorflow“ derinimo įrankius, norėdami pašalinti TPU paskirstymo problemų triktis


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


Norėdami pašalinti TPU paskirstymo problemas „TensorFlow“, galite naudoti „Tensorflow“ įmontuotus derinimo įrankius. Čia yra keletas žingsnių, padedančių jums:

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“.

Citatos:
[1] https://towardsdataScence.com/accelerated-distribted-training-withtensorflow-on-googles-tpu-52f1fe21da33?gi=a5a25d932d99
[2] https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/30162
[3] https://stackoverflow.com/questions/74961297/failed-to-connect-toensorflow-Master-tpu-worker-may-ne-be-e-the-Or-tensorflo
[4] https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/50980
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu