Y a-t-il des dépendances spécifiques nécessaires pour que Pytorch Lightning fonctionne avec TPUS

1. Pytorch XLA: Cette bibliothèque est cruciale pour interfacer Pytorch avec TPUS. Vous devez installer la roue Pytorch XLA, qui se fait généralement à l'aide de commandes comme `! PIP Installer Cloud-Tpu-Client == 0.10` suivi par l'installation de la roue Pytorch XLA appropriée à partir du stockage de Google, comme` Torch_xla-1.9-CP37- cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2.

3. Pytorch et torchvision: assurez-vous que Pytorch et TorchVision sont installés et compatibles avec l'environnement TPU. Cela implique souvent de réinstaller ces packages après avoir configuré l'environnement TPU [1] [7].

4. Pytorch Lightning: Installez Pytorch Lightning après avoir configuré l'environnement TPU. Assurez-vous que la version est compatible avec votre configuration [1] [7].

5. Configuration du périphérique XRT TPU: Pour les machines virtuelles TPU Cloud, vous devez définir la configuration du périphérique XRT TPU à l'aide de commandes comme `Export XRT_TPU_CONFIG =" LocalService; 0; localhost: 51011 "` [5].

6. Formation distribuée: Pytorch La foudre gère automatiquement la formation distribuée sur les TPU, donc aucune configuration supplémentaire pour les échantillonneurs distribués n'est généralement nécessaire [5]. Cependant, vous devez spécifier le nombre de cœurs TPU à utiliser lors de l'initialisation du «entraîneur», tel que `num_tpu_cores = 8` ou` tpu_cores = 8` [1] [5].