Czy istnieją jakieś specyficzne zależności potrzebne do pracy Pytorch Lightning z TPU

1. Pytorch XLA: Ta biblioteka ma kluczowe znaczenie dla interfejsu Pytorch z TPU. Musisz zainstalować koło Pytorch XLA, które zwykle wykonuje się przy użyciu poleceń takich jak `! PIP instaluj chmurę-tpu-client == 0.10` CP37M-Linux_X86_64.whl` [3] [5].

2. Cloud TPU Klient: Instalowanie `chmur-tpu-client == 0,10` jest niezbędne do interakcji z TPU w środowiskach takich jak Google Colab [3] [7].

3. Pytorch and Torchvision: Upewnij się, że Pytorch i Torchvision są zainstalowane i kompatybilne ze środowiskiem TPU. Często polega to na ponownej instalacji tych pakietów po skonfigurowaniu środowiska TPU [1] [7].

4. Pytorch Lightning: Zainstaluj Pytorch Lightning po skonfigurowaniu środowiska TPU. Upewnij się, że wersja jest kompatybilna z Twoją konfiguracją [1] [7].

5. Konfiguracja urządzenia XRT TPU: W przypadku maszyn wirtualnych TPU w chmurze musisz ustawić konfigurację urządzenia XRT TPU za pomocą poleceń takich jak `Export XRT_TPU_CONFIG =" LocalService; 0; LocalHost: 51011 "` [5].

6. Trening rozproszony: Pytorch Lightning automatycznie obsługuje szkolenia rozproszone w TPU, więc zwykle nie jest potrzebna dodatkowa konfiguracja rozproszonych samplerów [5]. Musisz jednak określić liczbę rdzeni TPU do użycia podczas inicjalizacji „trenera”, takich jak `NUM_TPU_CORES = 8` lub` TPU_CORES = 8` [1] [5].