Pytorch LightningがTPUで動作するために必要な特定の依存関係はありますか

1。PytorchXLA：このライブラリは、PytorchとTPUをインターフェースするために重要です。 Pytorch XLAホイールをインストールする必要があります。これは、通常、「！pipインストールクラウド-tpu-client == 0.10」などのコマンドを使用して行われます。 CP37M-LINUX_X86_64.whl` [3] [5]。

2。CloudTPUクライアント： `Cloud-TPU-Client == 0.10`のインストールは、Google Colab [3] [7]のような環境でTPUと相互作用するために必要です。

3。Pytorchand Torchvision：PytorchとTorchvisionがTPU環境と互換性があることを確認してください。これには、多くの場合、TPU環境をセットアップした後にこれらのパッケージを再インストールすることが含まれます[1] [7]。

4。PytorchLightning：TPU環境をセットアップした後、Pytorch Lightningをインストールします。バージョンがセットアップと互換性があることを確認します[1] [7]。

5。XRTTPUデバイス構成：クラウドTPU VMの場合、 `Export xrt_tpu_config =" localservice; 0; localhost：51011 "` [5]などのコマンドを使用してxrt tpuデバイス構成を設定する必要があります。

6。分散トレーニング：Pytorch Lightningは、TPUの分散トレーニングを自動的に処理するため、通常、分散サンプラーの追加構成は必要ありません[5]。ただし、 `num_tpu_cores = 8`または` tpu_cores = 8` [1] [5]など、「トレーナー」を初期化するときに使用するTPUコアの数を指定する必要があります。