我可以在本地计算机上使用tpu的pytorch Lightning，而无需任何其他设置

1。可用性和设置：TPU通常不可用于本地使用。它们通常通过诸如Google Cloud之类的云服务访问，您可以在其中提供TPU节点，并通过云环境或Google COLAB等远程设置连接到它们[2] [3]。

2。CloudTPU VMS：使用TPU的最直接方法是通过Cloud TPU VM，它允许直接ssh访问并预先安装了必要的软件，例如Pytorch和Pytorch XLA。此设置简化了过程，但仍需要一个云环境[1] [3]。

3.本地替代方案：如果您想在本地培训模型，则可以考虑使用GPU，而GPU通常可用于本地机器。 Pytorch Lightning支持GPU训练，您可以通过调整`triber`训练器设置中的`cascelerator`参数''来轻松在不同的加速器(例如从TPU到GPU)之间切换。

要使用TPU，通常需要：
- 设置一个Google Cloud帐户。
- 提供TPU节点或使用云TPU VM。
- 安装必要的软件包，例如Pytorch和Pytorch XLA。
- 配置您的环境以连接到TPU。

没有这些步骤，您将无法在本地计算机上使用TPU。但是，在移至云上的TPU之前，您可以使用GPU或CPU在本地轻松模拟或测试模型。