Ja, TPU: er kan användas med både Pytorch och Keras för storskaliga AI-projekt.
Pytorch på TPUS
Pytorch kan köras på TPU: er tack vare samarbeten mellan Googles TPU -team och Pytorch -utvecklare. Denna integration underlättas av verktyg som Pytorch Lightning, som gör att Pytorch -kod kan köras på TPU: er utan ändringar. Pytorch Lightning använder XLA (accelererad linjär algebra) för att översätta beräkningar för olika acceleratorer, vilket möjliggör effektiv användning av TPU: er. TPU: er nås emellertid vanligtvis via Google Cloud Services, och de är inte tillgängliga att köpa som fristående hårdvara för personligt bruk [1] [3].Keras på TPUS
Keras, som är ett Multi-Framework API, kan också utnyttja TPU: er, särskilt när de används med TensorFlow eller Jax som backend. KERAS-modeller kan enkelt anpassas för att köras på TPU: er genom att byta backend till JAX, som stöder storskalig TPU-utbildning. Denna flexibilitet gör det möjligt för utvecklare att skriva KERAS -kod som kan köras på olika plattformar, inklusive Google Cloud TPU: er [2] [5]. Men inte alla KERAS -operationer är kompatibla med TPU: er; Exempelvis stöds UPSAMPLING2D inte helt [7].Sammanfattningsvis kan både Pytorch och Keras använda TPU: er för storskaliga AI-projekt, men installationen och kompatibiliteten kan variera beroende på det specifika användningsfallet och valda ramverket.
Citeringar:[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/faahsp/news_you_can_now_run_pytorch_code_on_tpus/
]
[3] https://discuss.pytorch.org/t/pytorch-tpu-support/25504
[4] https://www.pickl.ai/blog/pytorch-vs-tensorflow-vs-keras/
[5] https://keras.io/about/
]
]
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparison-ai-frameworks-tensorflow-vs-pytorch-keras-emma-al-naw5f