Vai ir kādas īpašas atkarības, kas vajadzīgas Pytorch zibens, lai strādātu ar TPU

1. Pytorch XLA: Šī bibliotēka ir būtiska, lai saskartu Pytorch ar TPU. Jums jāinstalē Pytorch XLA ritenis, kas parasti tiek veikts, izmantojot tādas komandas kā `! PIP instalē mākoņa-tpu-Client == 0,10`, kam seko atbilstošais Pytorch XLA ritenis no Google krātuves, piemēram,` lāpa_xla-1.9-cp37--- cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. Mākoņu TPU klients: instalēšana `Cloud-Tpu-Client == 0,10` ir nepieciešama, lai mijiedarbotos ar TPU tādās vidēs kā Google Colab [3] [7].

3. Pytorch un TorchVision: pārliecinieties, ka Pytorch un TorchVision ir uzstādīti un saderīgi ar TPU vidi. Tas bieži ietver šo paku pārinstalēšanu pēc TPU vides iestatīšanas [1] [7].

4. Pytorch zibens: instalējiet pytorch zibens pēc TPU vides iestatīšanas. Pārliecinieties, ka versija ir saderīga ar jūsu iestatīšanu [1] [7].

5. XRT TPU ierīces konfigurācija: Cloud TPU VM jums ir jāiestata XRT TPU ierīces konfigurācija, izmantojot tādas komandas kā `Export XRT_TPU_CONFIG =" Vietējie pakalpojumi; 0; localhost: 51011 "" [5].

6. Izplatītā apmācība: Pytorch Lightning automātiski apstrādā izplatītu apmācību TPU, tāpēc parasti nav nepieciešama papildu konfigurācija izplatītajiem paraugiem [5]. Tomēr jums jānorāda TPU serdeņu skaits, kas jāizmanto, inicializējot `treneri, piemēram,` NUM_TPU_CORES = 8` vai `TPU_CORES = 8` [1] [5].