Finns det några specifika beroenden som behövs för att Pytorch blixtnedslag för att arbeta med TPU: er

1. Pytorch XLA: Detta bibliotek är avgörande för att gränssnitt Pytorch med TPU: er. Du måste installera pytorch XLA-hjulet, som vanligtvis görs med kommandon som `! PIP installera cloud-tpu-client == 0.10` följt av installation av lämpliga pytorch xla-hjul från Googles lagring, till exempel` torch_xla-1.9-cp37- CP37M-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. Cloud TPU-klient: Installera `Cloud-TPU-Client == 0,10 'är nödvändig för att interagera med TPU: er i miljöer som Google Colab [3] [7].

3. Pytorch och Torchvision: Se till att Pytorch och Torchvision är installerade och kompatibla med TPU -miljön. Detta innebär ofta att du installerar om dessa paket efter att TPU -miljön har ställt in [1] [7].

4. Pytorch Lightning: Installera Pytorch Lightning efter att TPU -miljön har ställts in. Se till att versionen är kompatibel med din installation [1] [7].

5. XRT TPU -enhetskonfiguration: För Cloud TPU VM: er måste du ställa in XRT TPU -enhetskonfigurationen med kommandon som `exportera XRT_TPU_CONFIG =" LocalsService; 0; localhost: 51011 "` [5].

6. Distribuerad utbildning: Pytorch Lightning hanterar automatiskt distribuerad utbildning på TPU: er, så ingen ytterligare konfiguration för distribuerade samplare behövs vanligtvis [5]. Du måste dock ange antalet TPU -kärnor som ska användas när du initialiserar "tränaren", till exempel `num_tpu_cores = 8` eller` tpu_cores = 8` [1] [5].