Ci sono dipendenze specifiche necessarie per il lampo di Pytorch per funzionare con TPU

1. Pytorch XLA: questa libreria è cruciale per l'interfaccia di Pytorch con TPU. È necessario installare la ruota Pytorch XLA, che in genere viene eseguita utilizzando comandi come `! PIP Installa Cloud-TPU-Client == 0.10` seguita dall'installazione della ruota Pytorch XLA appropriata dalla memoria di Google, come` TORCH_XLA-1.9-CP37- cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. ClOUD TPU Client: l'installazione di `Cloud-TPU-Client == 0.10` è necessaria per interagire con TPU in ambienti come Google Colab [3] [7].

3. Pytorch e TorchVision: assicurarsi che Pytorch e Torchvision siano installati e compatibili con l'ambiente TPU. Ciò comporta spesso la reinstallazione di questi pacchetti dopo aver impostato l'ambiente TPU [1] [7].

4. Pytorch Lightning: installa Pytorch Lightning dopo aver impostato l'ambiente TPU. Assicurati che la versione sia compatibile con la configurazione [1] [7].

5. Configurazione del dispositivo TPU XRT: per VM Cloud TPU, è necessario impostare la configurazione del dispositivo TPU XRT utilizzando comandi come `Export XRT_TPU_CONFIG =" Localservice; 0; LocalHost: 51011 "` [5].

6. Allenamento distribuito: Pytorch Lightning gestisce automaticamente l'allenamento distribuito su TPU, quindi in genere non è necessaria alcuna configurazione aggiuntiva per i campionatori distribuiti [5]. Tuttavia, è necessario specificare il numero di core TPU da utilizzare quando si inizializza il `trainer`, come` num_tpu_cores = 8` o `tpu_cores = 8` [1] [5].