Существуют ли какие -либо конкретные зависимости, необходимые для работы Pytorch для работы с TPUS

1. Pytorch XLA: Эта библиотека имеет решающее значение для взаимодействия Pytorch с TPU. Вам нужно установить колесо Pytorch XLA, которое обычно выполняется с использованием таких команд, как `! PIP установить Cloud-TPU-Client == 0,10`, затем установка соответствующего колеса Pytorch XLA из хранилища Google, например,` torch_xla-1.9-cp37- CP37M-linux_x86_64.Whl` [3] [5].

2. Cloud TPU Client: Установка `Cloud-TPU-Client == 0,10` необходима для взаимодействия с TPU в таких средах, как Google Colab [3] [7].

3. Pytorch и Torchvision: убедитесь, что Pytorch и Torchvision установлены и совместимы с средой TPU. Это часто включает переустановку этих пакетов после настройки среды TPU [1] [7].

4. Убедитесь, что версия совместима с вашей настройкой [1] [7].

5. Конфигурация устройства XRT TPU: для облачных виртуальных машин TPU вам необходимо установить конфигурацию устройства xrt TPU, используя такие команды, как `export xrt_tpu_config =" localservice; 0; localhost: 51011 "` [5].

6. Распределенное обучение: Pytorch Lightning автоматически обрабатывает распределенную тренировку по TPU, поэтому обычно не требуется дополнительная конфигурация для распределенных пробоотборников [5]. Тем не менее, вы должны указать количество ядер TPU для использования при инициализации `trainer`, например,` num_tpu_cores = 8` или `tpu_cores = 8` [1] [5].