Ar galiu naudoti įmontuotus „TensorFlow“ registravimo įrankius, norėdami pašalinti TPU problemas triktis

1. Derinimo žurnalai:
- „Tensorflow“ žurnalų žurnalas, kuris gali būti naudingas derinant. Pagal numatytuosius nustatymus šie žurnalai yra parašyti į „/tmp/tpu_logs“ kiekviename debesyje TPU VM.
- Galite modifikuoti registravimo elgseną nustatydami aplinkos kintamuosius:
- „TPU_LOG_DIR“: katalogas, į kurį rašomi žurnalai.
- `TPU_MIN_LOG_LEVEL`: Minimalus sunkumas, kuris bus prisijungtas prie disko.
- `TPU_STDERR_LOG_LEVEL`: Minimalus sunkumas, kuris bus prisijungęs prie„ StderR “.
- `tpu_max_log_size_mb`: maksimalus kiekvieno žurnalo failo megabaitų dydis [1].

2. Tensorboard:
- „Tensorboard“ yra vizualizacijos įrankis, kuris gali padėti suprasti ir derinti jūsų modelio našumą.
- Galite naudoti jį norėdami fiksuoti ir peržiūrėti profiliavimo duomenis, kurie gali būti naudingi nustatant našumo problemas [4].

3. XLA kompiliacijos parinktys:
- „Tensorflow“ XLA kompiliatorius gali būti sukonfigūruotas taip, kad pateiktų išsamesnius derinimo žurnalus.
- Norėdami nustatyti parinktis, tokias kaip `xla_compile` ir` xla_compile_with_debug_info` [2], galite naudoti parinktis, tokias kaip „xla_compile“ ir „xlaoptions“.

4. Srautinio tako peržiūros priemonė:
- Srautinio transliacijos vaizdo žiūrovas yra įrankis, teikiantis dinaminius pėdsakų perteikimus, kurie gali būti naudingi analizuojant TPU našumą.
- Jis naudoja „Chrome Trace“ įvykio profiliavimo peržiūros priemonę ir reikalauja, kad „Tensorboard“, kad GRPC skambutis būtų skambučio į TPU IP adresą [4].

Naudodamiesi šiais įrankiais, galite surinkti išsamią informaciją apie savo modelio vykdymą ir nustatyti galimas problemas, susijusias su TPU platinimu.

Citatos:
[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/troubleShooting/trouble-tf
[2] https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tpu
[3] https://stackoverflow.com/questions/74961297/failed-to-connect-toensorflow-Master-tpu-worker-may-ne-be-e-the-Or-tensorflo
[4] https://cloud.google.com/tpu/docs/cloud-tpu-tools
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu

Kaip galiu pasiekti TPU žurnalus, saugomus /tmp /tpu_logs

Norėdami pašalinti TPU problemas „TensorFlow“, galite naudoti „Tensorflow“ įmontuotus registravimo 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.