Vai es varu izmantot TensorFlow iebūvētos reģistrēšanas rīkus, lai novērstu TPU problēmas

1. atkļūdošanas žurnāli:
- Tensorflow žurnālu informācija, kas var būt noderīga atkļūdošanai. Pēc noklusējuma šie žurnāli tiek rakstīti uz `/TMP/TPU_LOGS` katrā Cloud TPU VM.
- Jūs varat modificēt reģistrēšanas uzvedību, iestatot vides mainīgos:
- `TPU_LOG_DIR`: direktorija, kurai ir rakstīti žurnāli.
- `TPU_MIN_LOG_LEVEL`: minimālā smaguma pakāpe, kas tiks reģistrēta diskā.
- `TPU_STDERR_LOG_LEVEL`: minimālais smagums, kas tiks reģistrēts Stderr.
- `TPU_MAX_LOG_SIZE_MB`: katra žurnāla faila maksimālais izmērs megabaitos [1].

2. Tensorboard:
- Tensorboard ir vizualizācijas rīks, kas var palīdzēt izprast un atkļūdot modeļa veiktspēju.
- Varat to izmantot, lai uztvertu un apskatītu profilēšanas datus, kas var būt noderīgi, lai identificētu veiktspējas problēmas [4].

3. XLA kompilācijas iespējas:
- Tensorflow XLA kompilators var konfigurēt, lai nodrošinātu detalizētākus žurnālus atkļūdošanai.
- Jūs varat izmantot klasi `Xlaoptions`, lai iestatītu tādas opcijas kā` xla_compile` un `xla_compile_with_debug_info` [2].

4. straumēšanas izsekošanas skatītājs:
- Straumēšanas izsekošanas skatītājs ir rīks, kas nodrošina dinamiskas izsekošanas renderēšanu, kas var būt noderīga TPU veiktspējas analīzei.
- Tas izmanto Chrome Trace notikumu profilēšanas skatītāju un prasa Tensorboard, lai veiktu GRPC zvanu uz TPU IP adresi [4].

Izmantojot šos rīkus, varat apkopot detalizētu informāciju par sava modeļa izpildi un noteikt iespējamās problēmas, kas saistītas ar TPU izplatīšanu.

Atsauces:
[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/troobleshooting/trouble-tf
[2] https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tpu
[3] https://stackoverflow.com/questions/74961297/Failed
[4] https://cloud.google.com/tpu/docs/cloud-tpu--tools
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu

Kā es varu piekļūt TPU žurnāliem, kas saglabāti /TMP /TPU_LOGS

Lai novērstu TPU problēmas TensorFlow, varat izmantot TensorFlow iebūvētos reģistrēšanas rīkus. Šeit ir dažas darbības, kas jums palīdzēs:

1. Iespējot pārbaudīt cipariku:
- Jūsu koda sākumā pievienojiet `tf.debugging.enable_check_numerics ()`.
- Tas palīdzēs jums atklāt visus modeļa skaitliskos jautājumus.

2. Iespējot izgāztuves atkļūdošanas informāciju:
- Izmantojiet `tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info ()`, lai iegūtu detalizētu informāciju par jūsu modeļa izpildi.
- Tas var palīdzēt noteikt jautājumus, kas saistīti ar TPU izplatīšanu.

3. Izmantojiet Tensorboard:
- Izmantojiet Tensorboard, lai vizualizētu un atkļūdotu modeļa veiktspēju.
- Tas var palīdzēt noteikt jautājumus, kas saistīti ar TPU izplatīšanu.

4. Pārbaudiet saderības problēmas:
- Pārliecinieties, ka jūsu TPU ir savietojams ar izmantoto TensorFlow versiju.
- Pārbaudiet TensorFlow dokumentāciju, vai nav zināmi jautājumi, kas saistīti ar TPU izplatīšanu.

5. Pārbaudiet aparatūras saderību:
- Pārliecinieties, ka aparatūra ir saderīga ar TPU.
- Pārbaudiet TensorFlow dokumentāciju, vai nav zināmu problēmu, kas saistīta ar aparatūras savietojamību.

6. Pārbaudiet API saderību:
- Pārliecinieties, ka jūsu kods ir saderīgs ar TPU API.
- Pārbaudiet TensorFlow dokumentāciju, vai nav zināmi jautājumi, kas saistīti ar API savietojamību.

7. Pārbaudiet, vai nav zināmu problēmu:
- Pārbaudiet TensorFlow GitHub problēmu lapu, lai uzzinātu par zināmiem jautājumiem, kas saistīti ar TPU izplatīšanu.
- Ziņot par jauniem jautājumiem, ar kuriem jūs saskaraties.

Veicot šīs darbības, jums vajadzētu būt iespējai novērst un atrisināt TPU izplatīšanas problēmas savā TensorFlow modelī.