Чи можу я використовувати вбудовані інструменти для журналу Tensorflow для усунення проблем з TPU

1. Журнали налагодження:
- Інформація про журнали TensorFlow, яка може бути корисною для налагодження. За замовчуванням ці журнали записуються на `/tmp/tpu_logs` на кожній хмарі TPU VM.
- Ви можете змінити поведінку журналу, встановивши змінні середовища:
- `tpu_log_dir`: каталог, до якого записуються журнали.
- `tpu_min_log_level`: мінімальна тяжкість, яка буде зареєстрована на диск.
- `TPU_STDERR_LOG_LEVEL`: Мінімальна тяжкість, яка буде зареєстрована в stderr.
- `tpu_max_log_size_mb`: максимальний розмір в мегабайтах кожного файлу журналу [1].

2. Tensorboard:
- Tensorboard - це інструмент візуалізації, який може допомогти вам зрозуміти та налагодити продуктивність вашої моделі.
- Ви можете використовувати його для захоплення та перегляду даних профілювання, що може бути корисним для виявлення проблем з ефективністю [4].

3. Параметри компіляції XLA:
- Компілятор XLA TensorFlow може бути налаштований для надання більш детальних журналів для налагодження.
- Ви можете використовувати клас `xlaoptions` для встановлення параметрів, таких як` xla_compile` та `xla_compile_with_debug_info` [2].

4. Переглядач трансляції:
- Переглядач трансляції - це інструмент, який забезпечує динамічні сліди слідів, що може бути корисним для аналізу продуктивності ТПУ.
- Він використовує переглядач профілювання подій Chrome Trace і вимагає Tensorboard, щоб здійснити виклик GRPC до IP -адреси TPU [4].

Використовуючи ці інструменти, ви можете зібрати детальну інформацію про виконання моделі та визначити потенційні проблеми, пов'язані з розподілом ТПУ.

Цитати:
[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/troubleshowing/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-tensorflo
[4] https://cloud.google.com/tpu/docs/cloud-tpu-tools
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu

Як я можу отримати доступ до журналів TPU, що зберігаються в /tmp /tpu_logs

Для усунення проблем з TPU в TensorFlow ви можете використовувати вбудовані інструменти журналу TensorFlow. Ось кілька кроків, які допоможуть вам:

1. Увімкніть перевірку чисельних:
- Додайте `tf.debugging.enable_check_numerics ()` на початку вашого коду.
- Це допоможе вам виявити будь -які числові проблеми у вашій моделі.

2. Увімкніть інформацію про дебуду:
- Використовуйте `tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info ()`, щоб зафіксувати детальну інформацію про виконання вашої моделі.
- Це може допомогти вам визначити проблеми, пов'язані з розподілом ТПУ.

3. Використовуйте Tensorboard:
- Використовуйте Tensorboard для візуалізації та налагодження продуктивності моделі.
- Це може допомогти вам визначити проблеми, пов'язані з розподілом ТПУ.

4. Перевірте питання про сумісність:
- Переконайтесь, що ваш TPU сумісний з версією TensorFlow, який ви використовуєте.
- Перевірте документацію TensorFlow наявність будь -яких відомих питань, пов'язаних з розподілом ТПУ.

5. Перевірте наявність апаратної сумісності:
- Переконайтесь, що ваше обладнання сумісне з TPU.
- Перевірте документацію TensorFlow наявність будь -яких відомих питань, пов'язаних із сумісністю апаратного забезпечення.

6. Перевірте наявність сумісності API:
- Переконайтесь, що ваш код сумісний з API TPU.
- Перевірте документацію TensorFlow наявність будь -яких відомих питань, пов'язаних із сумісністю API.

7. Перевірте наявність відомих питань:
- Перевірте сторінку Tensorflow Github на наявність будь -яких відомих питань, пов'язаних з розподілом ТПУ.
- Повідомте про будь -які нові проблеми, з якими ви стикаєтесь.

Дотримуючись цих кроків, ви повинні мати можливість усунути проблеми та вирішити проблеми розподілу TPU у вашій моделі TensorFlow.