Ar yra kokių nors konkrečių priklausomybių, reikalingų „Pytorch Lightning“ darbui su TPU

1. Pytorch XLA: Ši biblioteka yra labai svarbi sąsajai su Pytorch su TPU. Turite įdiegti „Pytorch XLA“ ​​ratą, kuris paprastai atliekamas naudojant tokias komandas kaip „! Pip Install Cloud-TPU-Client == 0.10“, po to įdiegti tinkamą „Pytorch XLA“ ​​ratą iš „Google“ saugyklos, pavyzdžiui, „torch_xla-1.9-cp37-“ Cp37M-linux_x86_64.Whl` [3] [5].

2. „Cloud TPU“ klientas: „Cloud-TPU-Client == 0.10“ diegimas yra būtinas norint sąveikauti su TPU tokiomis aplinkomis kaip „Google Colab“ [3] [7].

3. Pytorch ir „Torchvision“: įsitikinkite, kad „Pytorch“ ir „Torchvision“ yra montuojami ir suderinami su TPU aplinka. Tai dažnai apima iš naujo įdiegti šiuos paketus nustatant TPU aplinką [1] [7].

4. „Pytorch Lightning“: Įdiekite „Pytorch Lightning“, nustatydami TPU aplinką. Įsitikinkite, kad versija yra suderinama su jūsų sąranka [1] [7].

5. „XRT TPU“ įrenginio konfigūracija: „Cloud TPU VMS“ turite nustatyti „XRT TPU“ įrenginio konfigūraciją, naudojant komandas, tokias kaip „Export XRT_TPU_CONFIG =“ „LocalService“; 0; localhost: 51011 “` [5].

6. Paskirstytas mokymas: „Pytorch Lightning“ automatiškai tvarko paskirstytus mokymus TPU, todėl paprastai nereikia jokios papildomos paskirstytų mėginių ėmimo priemonių konfigūracijos [5]. Tačiau jūs turite nurodyti TPU branduolių skaičių, kurį reikia naudoti inicijuodami „treniruoklį“, pavyzdžiui, „num_tpu_cores = 8` arba` tpu_cores = 8` [1] [5].