Na použitie blesku Pytorch s TPU je potrebných niekoľko špecifických závislostí a konfigurácií:
1. Pytorch XLA: Táto knižnica je rozhodujúca pre rozhranie Pytorch s TPU. Musíte nainštalovať koleso Pytorch XLA, ktoré sa zvyčajne vykonáva pomocou príkazov ako „! CP37M-linux_x86_64.whl` [3] [5].
2. Cloud TPU Klient: Inštalácia `cloud-tpu-client == 0,10` je potrebná na interakciu s TPU v prostrediach ako Google Colab [3] [7].
3. Pytorch a Torchvision: Uistite sa, že pytorch a Torchvision sú nainštalované a kompatibilné s prostredím TPU. To často zahŕňa preinštalovanie týchto balíkov po nastavení prostredia TPU [1] [7].
4. Pytorch Lightning: Nainštalujte blesk Pytorch po nastavení prostredia TPU. Uistite sa, že verzia je kompatibilná s vašim nastavením [1] [7].
5. XRT TPU Konfigurácia zariadenia: Pre vložky TPU VMS musíte nastaviť konfiguráciu zariadenia XRT TPU pomocou príkazov ako `Export XRT_TPU_CONFIG =" LOCALSERVICE; 0; localhost: 51011 "[5].
6. Distribuovaný tréning: Pytorch Lightning Automaticky spracováva distribuovaný tréning na TPU, takže zvyčajne nie je potrebná žiadna ďalšia konfigurácia pre distribuované vzorkovače [5]. Musíte však zadať počet jadier TPU, ktoré sa majú použiť pri inicializácii `trénera, napríklad` num_tpu_cores = 8` alebo `tPU_Cores = 8` [1] [5].
Citácie:[1] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/tpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/introduction_guide.html
[3] https://lighning.ai/docs/pytorch/stable/notebooks/lighning_examples/mnist-tpu--training.html
[4] https://github.com/lighning-ai/pytorch-lighting/discussions/14743
[5] https://lighning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[6] https://www.Restack.io/p/pytorch-lightning-answer-compatibility-matrix-cat-ai
[7] https://stackoverflow.com/questions/70136356/import-error-while-launching-pytorch-lightning-project-project-on-c-20
[8] https://stackoverflow.com/questions/66538407/unable-to-import-pytorch-lightning-on-oogle-colab