Zijn er specifieke afhankelijkheden die nodig zijn voor Pytorch Lightning om met TPU's te werken

1. Pytorch XLA: Deze bibliotheek is cruciaal voor het interface van Pytorch met TPU's. U moet het Pytorch XLA-wiel installeren, dat meestal wordt gedaan met behulp van opdrachten zoals `! PIP Installeer Cloud-TPU-Client == 0,10` gevolgd door het installeren van het juiste Pytorch XLA-wiel vanuit de opslag van Google, zoals` Torch_XLA-1.9-CP37- CP37M-LINUX_X86_64.WHL` [3] [5].

2. Cloud TPU-client: installeren `cloud-tpu-client == 0.10` is noodzakelijk voor interactie met TPU's in omgevingen zoals Google Colab [3] [7].

3. Pytorch en Torchvision: zorg ervoor dat Pytorch en Torchvision zijn geïnstalleerd en compatibel zijn met de TPU -omgeving. Dit omvat vaak het opnieuw installeren van deze pakketten na het opzetten van de TPU -omgeving [1] [7].

4. Pytorch Lightning: installeer Pytorch Lightning na het opzetten van de TPU -omgeving. Zorg ervoor dat de versie compatibel is met uw installatie [1] [7].

5. XRT TPU -apparaatconfiguratie: voor cloud TPU VM's moet u de XRT TPU -apparaatconfiguratie instellen met behulp van opdrachten zoals `export xrt_tpu_config =" localService; 0; localHost: 51011 "` [5].

6. Gedistribueerde training: Pytorch Lightning behandelt automatisch gedistribueerde training op TPU's, dus er is meestal geen extra configuratie voor gedistribueerde samplers nodig [5]. U moet echter het aantal TPU -cores opgeven dat u moet gebruiken bij het initialiseren van de `trainer`, zoals` num_tpu_cores = 8` of `tpu_cores = 8` [1] [5].