Ar galiu naudoti „TensorFlow“ integruotus registravimo įrankius, kad pašalinčiau TPU problemas

1. Derinimo žurnalai:
- TensorFlow registruoja informaciją, kuri gali būti naudinga derinant. Pagal numatytuosius nustatymus šie žurnalai įrašomi į „/tmp/tpu_logs“ kiekvienoje „Cloud TPU“ virtualiojoje mašinoje.
- Galite keisti registravimo elgesį nustatydami aplinkos kintamuosius:
- „TPU_LOG_DIR“: katalogas, į kurį įrašomi žurnalai.
- „TPU_MIN_LOG_LEVEL“: mažiausias sunkumas, kuris bus įrašytas į diską.
- „TPU_STDERR_LOG_LEVEL“: minimalus sunkumas, kuris bus registruojamas stderr.
- „TPU_MAX_LOG_SIZE_MB“: didžiausias kiekvieno žurnalo failo dydis megabaitais[1].

2. TensorBoard:
- TensorBoard yra vizualizacijos įrankis, galintis padėti suprasti ir derinti modelio našumą.
- Galite naudoti jį norėdami užfiksuoti ir peržiūrėti profiliavimo duomenis, kurie gali būti naudingi nustatant našumo problemas[4].

3. XLA kompiliavimo parinktys:
- TensorFlow XLA kompiliatorius gali būti sukonfigūruotas taip, kad būtų pateikti išsamesni derinimo žurnalai.
– Galite naudoti klasę „XLAOptions“, kad nustatytumėte parinktis, tokias kaip „xla_compile“ ir „xla_compile_with_debug_info“[2].

4. Srautinio perdavimo pėdsakų peržiūros priemonė:
- Srautinio sekimo peržiūros priemonė yra įrankis, teikiantis dinaminius pėdsakų pateikimus, kurie gali būti naudingi analizuojant TPU našumą.
– Ji naudoja „Chrome“ sekimo įvykių profiliavimo žiūryklę ir reikalauja, kad „TensorBoard“ atliktų GRPC skambutį TPU IP adresu[4].

Naudodami šiuos įrankius galite surinkti išsamią informaciją apie savo modelio vykdymą ir nustatyti galimas problemas, susijusias su TPU paskirstymu.

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-to-tensorflow-master-tpu-worker-may-not-be-ready-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“ integruotus registravimo įrankius. Štai keli žingsniai, kurie jums padės:

1. Įgalinti tikrinimo skaičius:
– Kodo pradžioje pridėkite „tf.debugging.enable_check_numerics()“.
– Tai padės aptikti bet kokias skaitines modelio problemas.

2. Įgalinti derinimo informaciją:
- Naudokite „tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info()“, kad gautumėte išsamią informaciją apie modelio vykdymą.
- Tai gali padėti nustatyti su TPU paskirstymu susijusias problemas.

3. Naudokite TensorBoard:
- Naudokite TensorBoard norėdami vizualizuoti ir derinti savo modelio našumą.
- Tai gali padėti nustatyti su TPU paskirstymu susijusias problemas.

4. Patikrinkite, ar nėra suderinamumo problemų:
- Įsitikinkite, kad jūsų TPU yra suderinamas su jūsų naudojama TensorFlow versija.
- Patikrinkite TensorFlow dokumentaciją, ar nėra žinomų problemų, susijusių su TPU paskirstymu.

5. Patikrinkite aparatinės įrangos suderinamumą:
- Įsitikinkite, kad jūsų aparatinė įranga yra suderinama su TPU.
- Patikrinkite TensorFlow dokumentaciją, ar nėra žinomų problemų, susijusių su aparatinės įrangos suderinamumu.

6. Patikrinkite API suderinamumą:
– Įsitikinkite, kad jūsų kodas yra suderinamas su TPU API.
- Patikrinkite TensorFlow dokumentaciją, ar nėra žinomų problemų, susijusių su API suderinamumu.

7. Patikrinkite, ar nėra žinomų problemų:
– Patikrinkite „TensorFlow GitHub“ problemų puslapį, ar nėra žinomų problemų, susijusių su TPU platinimu.
- Praneškite apie visas naujas iškilusias problemas.

Atlikdami šiuos veiksmus, turėtumėte sugebėti pašalinti ir išspręsti TPU paskirstymo problemas savo TensorFlow modelyje.