Ali lahko za odpravljanje težav s TPU uporabim vgrajena orodja za beleženje Tensorflow

1. dnevniki za odpravljanje napak:
- Informacije o tensorflow dnevniki, ki so lahko koristne za odpravljanje napak. Ti dnevniki so privzeto zapisani v `/tmp/tpu_logs` na vsakem oblaku TPU VM.
- vedenje beleženja lahko spremenite tako, da nastavite spremenljivke okolja:
- `tpu_log_dir`: imenik, v katerega so napisani dnevniki.
- `tpu_min_log_level`: minimalna resnost, ki bo prijavljena na disk.
- `tpu_stderr_log_level`: minimalna resnost, ki bo prijavljena v Stderr.
- `tpu_max_log_size_mb`: največja velikost v megabajtih vsake datoteke dnevnika [1].

2. Tensorboard:
- Tensorboard je orodje za vizualizacijo, ki vam lahko pomaga razumeti in odpravljanje napak v zmogljivosti vašega modela.
- Uporabite ga lahko za zajem in ogled podatkov o profiliranju, ki so lahko koristni za prepoznavanje težav z uspešnostjo [4].

3. Možnosti kompilacije XLA:
- Tensorflow -ov prevajalnik XLA je mogoče konfigurirati tako, da zagotavlja podrobnejše dnevnike za odpravljanje napak.
- S pomočjo razreda `xlaoptions` lahko nastavite možnosti, kot sta` xla_compile` in `xla_compile_with_debug_info` [2].

4. Streaming Trace Viewer:
- Pregledovalnik pretočnih sledi je orodje, ki zagotavlja dinamično upodabljanje v sledovih, kar je lahko koristno za analizo zmogljivosti TPU.
- Uporablja pregledovalnik profiliranja dogodkov Chrome Trace in zahteva Tensorboard, da pokliče GRPC na IP naslov TPU [4].

Z uporabo teh orodij lahko zbirate podrobne informacije o izvedbi vašega modela in prepoznate morebitna vprašanja, povezana z distribucijo TPU.

Navedbe:
[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-Or-tensorflo
[4] https://cloud.google.com/tpu/docs/cloud-tputools
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu

Kako lahko dostopam do dnevnikov TPU, shranjenih v /tmp /tpu_logs

Če želite odpraviti težave s TPU v Tensorflowu, lahko uporabite vgrajena orodja za beleženje Tensorflow. Tu je nekaj korakov, ki vam bodo pomagali:

1. Omogoči preverjanje številk:
- na začetku kode dodajte `tf.debugging.enable_check_numerics ()`.
- To vam bo pomagalo zaznati kakršne koli številčne težave v vašem modelu.

2. Omogoči informacije o odpravljanju napak:
- Uporabite `tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info ()` za zajemanje podrobnih informacij o izvedbi vašega modela.
- To vam lahko pomaga prepoznati težave, povezane z distribucijo TPU.

3. Uporabite tensorboard:
- Uporabite Tensorboard za vizualizacijo in odpravljanje napak v zmogljivosti svojega modela.
- To vam lahko pomaga prepoznati težave, povezane z distribucijo TPU.

4. Preverite težave z združljivostjo:
- Prepričajte se, da je vaš TPU združljiv z različico Tensorflow, ki jo uporabljate.
- Preverite dokumentacijo Tensorflow za vsa znana vprašanja, povezana z distribucijo TPU.

5. Preverite združljivost strojne opreme:
- Prepričajte se, da je vaša strojna oprema združljiva s TPU.
- Preverite dokumentacijo Tensorflow za kakršna koli znana vprašanja, povezana s združljivostjo strojne opreme.

6. Preverite združljivost API -ja:
- Prepričajte se, da je vaša koda združljiva z API -jem TPU.
- Preverite dokumentacijo Tensorflow za vsa znana vprašanja, povezana s združljivostjo API -ja.

7. Preverite znane težave:
- Preverite stran Tensorflow GitHub izdaje za vse znane težave, povezane z distribucijo TPU.
- Poročajte o vseh novih vprašanjih, s katerimi se srečujete.

Če sledite tem korakom, bi morali v svojem modelu Tensorflow odpraviti težave in rešiti težave s distribucijo TPU.