vai ir nepieciešamas īpašas atļaujas, lai piekļūtu /tmp/tpu_logs

1. Atļaujas: TensorFlow izmanto direktoriju `/tmp/tpu_logs', lai saglabātu ar TPU izmantošanu saistītos žurnālfailus. Lai atļautu piekļuvi, šī direktorija atļaujas ir jāiestata pareizi. Konkrēti:
- Direktorijai ir jābūt 0666 atļaujām (lasīšanas un rakstīšanas piekļuve visiem lietotājiem), lai vairāki lietotāji varētu piekļūt žurnāliem.
- Ja direktorijs pieder konkrētam lietotājam, citi lietotāji, iespējams, nevarēs piekļūt žurnāliem, ja vien atļaujas nav iestatītas pareizi.

2. Lockfile: TensorFlow izmanto bloķēšanas failu (/tmp/libtpu_lockfile), lai pārvaldītu piekļuvi TPU. Šim bloķēšanas failam ir jābūt 0666 atļaujām, lai ļautu vairākiem lietotājiem piekļūt TPU.

3. Tīrīšana: kad TensorFlow programma, kas izmanto TPU, iziet, bloķēšanas fails un žurnālfaili var netikt pareizi notīrīti. Tas var radīt problēmas, mēģinot palaist programmu vēlreiz, jo faili joprojām var tikt izmantoti.

Lai atrisinātu problēmu, ar kuru saskaraties, varat mēģināt veikt tālāk norādītās darbības.

1. Nodrošiniet, lai direktorijam /tmp/tpu_logs būtu pareizās atļaujas (piemēram, sudo chmod 0666 /tmp/tpu_logs).
2. Pārbaudiet, vai direktorijā `/tmp/tpu_logs' nav saglabājušies bloķēšanas faili vai žurnālfaili, un, ja nepieciešams, izdzēsiet tos.
3. Mēģiniet vēlreiz palaist savu TensorFlow kodu ar TPU, rūpīgi notīrot visus pagaidu failus vai direktorijus, kad programma aizveras.

Pievēršoties atļaujām un direktorija `/tmp/tpu_logs` tīrīšanai, jums vajadzētu spēt atrisināt problēmas, ar kurām saskaraties, mēģinot piekļūt TPU žurnāliem.

Citāts:
[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

kādas ir ieteicamās /tmp/tpu_logs atļaujas, lai nodrošinātu drošību

Lai novērstu TPU problēmas pakalpojumā TensorFlow, varat izmantot TensorFlow iebūvētos reģistrēšanas rīkus. Tālāk ir norādītas dažas darbības, kas jums palīdzēs:

1. Iespējot pārbaudes skaitļus:
- Pievienojiet `tf.debugging.enable_check_numerics()' sava koda sākumā.
- Tas palīdzēs noteikt jebkādas skaitliskās problēmas jūsu modelī.

2. Iespējot atkļūdošanas informāciju:
- Izmantojiet `tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info()', lai iegūtu detalizētu informāciju par modeļa izpildi.
- Tas var palīdzēt noteikt problēmas, kas saistītas ar TPU izplatīšanu.

3. Izmantojiet TensorBoard:
- Izmantojiet TensorBoard, lai vizualizētu un atkļūdotu sava modeļa veiktspēju.
- Tas var palīdzēt noteikt problēmas, kas saistītas ar TPU izplatīšanu.

4. Pārbaudiet saderības problēmas:
- Pārliecinieties, vai jūsu TPU ir saderīgs ar jūsu izmantoto TensorFlow versiju.
- Pārbaudiet TensorFlow dokumentāciju par visām zināmajām problēmām, kas saistītas ar TPU izplatīšanu.

5. Pārbaudiet aparatūras saderību:
- Pārliecinieties, vai jūsu aparatūra ir saderīga ar TPU.
- Pārbaudiet TensorFlow dokumentāciju par visām zināmajām problēmām, kas saistītas ar aparatūras saderību.

6. Pārbaudiet API saderību:
- Nodrošiniet, lai jūsu kods būtu saderīgs ar TPU API.
- Pārbaudiet TensorFlow dokumentāciju, vai nav zināmas problēmas saistībā ar API saderību.

7. Pārbaudiet zināmās problēmas:
- Pārbaudiet TensorFlow GitHub problēmu lapu, lai uzzinātu visas zināmās problēmas, kas saistītas ar TPU izplatīšanu.
- Ziņojiet par visām jaunajām problēmām, ar kurām saskaraties.

Veicot šīs darbības, jums vajadzētu būt iespējai novērst un atrisināt TPU izplatīšanas problēmas savā TensorFlow modelī.