Er det noen spesifikke avhengigheter som trengs for at Pytorch Lightning skal jobbe med TPUer

1. Pytorch XLA: Dette biblioteket er avgjørende for å grensesnittende Pytorch med TPU -er. Du må installere Pytorch XLA-hjulet, som vanligvis gjøres ved hjelp av kommandoer som `! PIP-install cloud-tpu-client == 0.10` etterfulgt av å installere passende Pytorch XLA-hjul fra Googles lagring, for eksempel` Torch_xla-1.9-CP3- CP37M-LINUX_X86_64.whl` [3] [5].

2. Cloud TPU-klient: Installere `Cloud-TPU-CLIENT == 0.10` er nødvendig for å samhandle med TPUer i miljøer som Google Colab [3] [7].

3. Pytorch og Torchvision: Forsikre deg om at Pytorch og Torchvision er installert og kompatibel med TPU -miljøet. Dette innebærer ofte å installere disse pakkene på nytt etter å ha satt opp TPU -miljøet [1] [7].

4. Pytorch Lightning: Installer Pytorch Lightning etter å ha satt opp TPU -miljøet. Forsikre deg om at versjonen er kompatibel med oppsettet [1] [7].

5. XRT TPU Device Configuration: For Cloud TPU VMS, må du angi XRT TPU -enhetskonfigurasjonen ved å bruke kommandoer som `Eksport XRT_TPU_CONFIG =" LocalService; 0; LocalHost: 51011 "` [5].

6. Distribuert trening: Pytorch Lightning håndterer automatisk distribuert trening på TPU -er, så ingen ekstra konfigurasjon for distribuerte prøvetakere er vanligvis nødvendig [5]. Du må imidlertid spesifisere antall TPU -kjerner som skal brukes når du initialiserer `trener`, for eksempel` num_tpu_cores = 8` eller `tpu_cores = 8` [1] [5].