Gibt es bestimmte Abhängigkeiten, die für Pytorch Lightning erforderlich sind, um mit TPUs zu arbeiten?

1. Pytorch XLA: Diese Bibliothek ist entscheidend für die Schnittstelle von Pytorch mit TPUs. Sie müssen das Pytorch XLA-Rad installieren, das normalerweise mit Befehlen wie `! PIP-Installation von Cloud-TPU-Client == 0.10` durchgeführt wird, gefolgt von der Installation des entsprechenden Pytorch-XLA-Rades aus Googles Speicher, wie z. CP37M-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. Cloud-TPU-Client: Installieren von `cloud-tpu-client == 0.10` ist für die Interaktion mit TPUs in Umgebungen wie Google Colab erforderlich [3] [7].

3.. Pytorch und Torchvision: Stellen Sie sicher, dass Pytorch und Torchvision mit der TPU -Umgebung installiert und kompatibel sind. Dies beinhaltet häufig die Neuinstallation dieser Pakete nach der Einrichtung der TPU -Umgebung [1] [7].

4. Pytorch Lightning: Installieren Sie Pytorch Lightning nach der Einrichtung der TPU -Umgebung. Stellen Sie sicher, dass die Version mit Ihrem Setup kompatibel ist [1] [7].

5. XRT TPU -Gerätekonfiguration: Für Cloud -TPU -VMs müssen Sie die Konfiguration von XRT TPU -Geräte mit Befehlen wie `export xrt_tpu_config =" localService; 0; localhost: 51011 "` [5] festlegen.

6. Verteiltes Training: Pytorch Lightning leitet automatisch ein verteiltes Training auf TPUs ab, sodass normalerweise keine zusätzliche Konfiguration für verteilte Stichproben erforderlich ist [5]. Sie müssen jedoch die Anzahl der TPU -Kerne angeben, die bei der Initialisierung des "Trainers" verwendet werden sollen, wie z.