Existují nějaké konkrétní závislosti potřebné pro to, aby Pytorch Lightning pracoval s TPUS

1. Pytorch XLA: Tato knihovna je zásadní pro propojení Pytorch s TPU. You need to install the PyTorch XLA wheel, which is typically done using commands like `!pip install cloud-tpu-client==0.10` followed by installing the appropriate PyTorch XLA wheel from Google's storage, such as `torch_xla-1.9-cp37- CP37M-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. Cloud TPU Klient: Instalace `Cloud-tpu-Client == 0.10` je nezbytná pro interakci s TPU v prostředích, jako je Google Colab [3] [7].

3. Pytorch a Torchvision: Ujistěte se, že Pytorch a Torchvision jsou nainstalovány a kompatibilní s prostředím TPU. To často zahrnuje přeinstalování těchto balíčků po nastavení prostředí TPU [1] [7].

4. Pytorch Lightning: Nainstalujte Pytorch Lightning po nastavení prostředí TPU. Zajistěte, aby byla verze kompatibilní s nastavením [1] [7].

5. Konfigurace zařízení XRT TPU: Pro Cloud TPU VM musíte nastavit konfiguraci zařízení XRT TPU pomocí příkazů jako `Export XRT_TPU_CONFIG =" LocalService; 0; Localhost: 51011 "` [5].

6. Distribuované školení: Pytorch Lightning automaticky zpracovává distribuovaný trénink na TPU, takže není obvykle nutná žádná další konfigurace pro distribuované vzorky [5]. Při inicializaci „trenéra“ však musíte určit počet jádra TPU, jako je `num_tpu_cores = 8` nebo` tpu_cores = 8` [1] [5].