tarvitaanko tiedoston /tmp/tpu_logs käyttämiseen erityisiä oikeuksia

1. Käyttöoikeudet: TensorFlow käyttää hakemistoa `/tmp/tpu_logs' TPU:n käyttöön liittyvien lokitiedostojen tallentamiseen. Tämän hakemiston käyttöoikeudet on asetettava oikein, jotta käyttö sallitaan. Erityisesti:
- Hakemistolla tulee olla 0666-oikeudet (luku- ja kirjoitusoikeudet kaikille käyttäjille), jotta useat käyttäjät voivat käyttää lokeja.
- Jos hakemiston omistaa tietty käyttäjä, muut käyttäjät eivät välttämättä pääse käsiksi lokeihin, elleivät oikeudet ole asetettu oikein.

2. Lockfile: TensorFlow käyttää lukitustiedostoa (`/tmp/libtpu_lockfile`) TPU:n pääsyn hallintaan. Tällä lukkotiedostolla tulee olla 0666-oikeudet, jotta useat käyttäjät voivat käyttää TPU:ta.

3. Puhdistus: Kun TPU:ita käyttävä TensorFlow-ohjelma poistuu, lukitustiedostoa ja lokitiedostoja ei ehkä siivota kunnolla. Tämä voi aiheuttaa ongelmia, kun yrität suorittaa ohjelman uudelleen, koska tiedostot voivat edelleen olla käytössä.

Voit ratkaista kohtaamasi ongelman kokeilemalla seuraavia:

1. Varmista, että hakemistolla "/tmp/tpu_logs" on oikeat käyttöoikeudet (esim. "sudo chmod 0666 /tmp/tpu_logs").
2. Tarkista, onko /tmp/tpu_logs-hakemistossa viipyviä lukitustiedostoja tai lokitiedostoja, ja poista ne tarvittaessa.
3. Yritä suorittaa TensorFlow-koodi uudelleen TPU:illa ja varmista, että kaikki väliaikaiset tiedostot tai hakemistot siivotaan kunnolla ohjelman sulkeuduttua.

Käsittelemällä hakemiston `/tmp/tpu_logs` käyttöoikeuksia ja puhdistamista, sinun pitäisi pystyä ratkaisemaan ongelmat, joita kohtaat yrittäessäsi käyttää TPU:n lokeja.

Lainaukset:
[1] https://unix.stackexchange.com/questions/71622/what-are-correct-permissions-for-tmp-i-unintentionally-set-it-all-public-recu
[2] https://serverfault.com/questions/614781/php-script-cant-access-tmp-folder
[3] https://github.com/google/jax/issues/10192
[4] https://askubuntu.com/questions/1263843/how-to-allow-snap-applications-to-access-tmp-folder
[5] https://stackoverflow.com/questions/72735442/how-to-delete-a-temp-folder-in-google-cloud-tpu-vm

mitkä ovat suositellut oikeudet tiedostolle /tmp/tpu_logs turvallisuuden varmistamiseksi

TensorFlow'n TPU-ongelmien vianmääritykseen voit käyttää TensorFlow'n sisäänrakennettuja lokityökaluja. Tässä on joitain ohjeita, jotka auttavat sinua:

1. Ota tarkistusnumerot käyttöön:
- Lisää `tf.debugging.enable_check_numerics()` koodisi alkuun.
- Tämä auttaa sinua havaitsemaan mallissasi olevat numeeriset ongelmat.

2. Ota virheenkorjaustiedot käyttöön:
- Käytä `tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info()` saadaksesi yksityiskohtaisia ​​tietoja mallin suorituksesta.
- Tämä voi auttaa sinua tunnistamaan TPU-jakeluun liittyvät ongelmat.

3. Käytä TensorBoardia:
- Käytä TensorBoardia mallin suorituskyvyn visualisointiin ja virheenkorjaukseen.
- Tämä voi auttaa sinua tunnistamaan TPU-jakeluun liittyvät ongelmat.

4. Tarkista yhteensopivuusongelmat:
- Varmista, että TPU on yhteensopiva käyttämäsi TensorFlow-version kanssa.
- Tarkista TensorFlow-dokumentaatiosta kaikki tunnetut TPU-jakeluun liittyvät ongelmat.

5. Tarkista laitteiston yhteensopivuus:
- Varmista, että laitteistosi on yhteensopiva TPU:n kanssa.
- Tarkista TensorFlow-dokumentaatiosta kaikki tunnetut laitteiston yhteensopivuuteen liittyvät ongelmat.

6. Tarkista API-yhteensopivuus:
- Varmista, että koodisi on yhteensopiva TPU API:n kanssa.
- Tarkista TensorFlow-dokumentaatiosta kaikki tunnetut API-yhteensopivuuteen liittyvät ongelmat.

7. Tarkista tunnetut ongelmat:
- Tarkista TensorFlow GitHub -ongelmasivulta kaikki tunnetut TPU-jakeluun liittyvät ongelmat.
- Ilmoita uusista kohtaamistasi ongelmista.

Seuraamalla näitä vaiheita sinun pitäisi pystyä vianmääritykseen ja ratkaisemaan TPU-jakeluongelmia TensorFlow-mallissasi.