Υπάρχουν συγκεκριμένες εξαρτήσεις που απαιτούνται για την Lightning Pytorch να συνεργαστούν με TPU

1. Pytorch XLA: Αυτή η βιβλιοθήκη είναι ζωτικής σημασίας για τη διασύνδεση του Pytorch με TPU. Πρέπει να εγκαταστήσετε τον τροχό Pytorch XLA, ο οποίος συνήθως γίνεται χρησιμοποιώντας εντολές όπως `! PIP εγκατάσταση cloud-tpu-client == 0,10` ακολουθούμενη από την εγκατάσταση του κατάλληλου τροχού Pytorch XLA από την αποθήκευση της Google, όπως το` torch_xla-1,9-cp37- cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. Cloud TPU Client: Εγκατάσταση `cloud-tpu-client == 0,10` είναι απαραίτητη για την αλληλεπίδραση με TPU σε περιβάλλοντα όπως το Google Colab [3] [7].

3. Pytorch και Torchvision: Βεβαιωθείτε ότι η Pytorch και η Torchvision είναι εγκατεστημένα και συμβατά με το περιβάλλον TPU. Αυτό συχνά συνεπάγεται την επανεγκατάσταση αυτών των πακέτων μετά τη δημιουργία του περιβάλλοντος TPU [1] [7].

4. Lightning Pytorch: Εγκαταστήστε το Lightning Pytorch μετά τη ρύθμιση του περιβάλλοντος TPU. Βεβαιωθείτε ότι η έκδοση είναι συμβατή με τη ρύθμισή σας [1] [7].

5. XRT TPU Διαμόρφωση συσκευής: Για το σύννεφο TPU VMS, πρέπει να ορίσετε τη διαμόρφωση συσκευής XRT TPU χρησιμοποιώντας εντολές όπως `Export XRT_TPU_CONFIG =

6. Κατανεμημένη εκπαίδευση: Η Lightning Pytorch χειρίζεται αυτόματα κατανεμημένη εκπαίδευση σε TPU, επομένως δεν απαιτείται πρόσθετη διαμόρφωση για κατανεμημένους δειγματοληπτικούς δειγματοληπτικά [5]. Ωστόσο, πρέπει να καθορίσετε τον αριθμό των πυρήνων TPU που θα χρησιμοποιήσετε κατά την προετοιμασία του «εκπαιδευτή», όπως το `num_tpu_cores = 8` ή` tpu_cores = 8` [1] [5].