Ali obstajajo posebne odvisnosti, potrebne za Pytorch Lightning za delo s TPU

1. Pytorch XLA: Ta knjižnica je ključnega pomena za povezovanje Pytorcha s TPU. Namestiti morate kolo Pytorch XLA, ki se običajno izvaja z ukazi, kot je `! PIP Namestitev Cloud-TPU-Client == 0,10`, ki mu sledi namestitev ustreznega kolesa Pytorch XLA iz Googlovega pomnilnika, kot je` back_xla-1.9-cp37- cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. Odjemalec v oblaku TPU: Namestitev `Cloud-TPU-Client == 0,10` je potrebna za interakcijo s TPU v okoljih, kot je Google Colab [3] [7].

3. Pytorch in Torchvision: Prepričajte se, da sta Pytorch in TorchVision nameščena in združljiva z okoljem TPU. To pogosto vključuje ponovno namestitev teh paketov po nastavitvi okolja TPU [1] [7].

4. Pytorch Lightning: po nastavitvi okolja TPU namestite Pytorch Lightning. Prepričajte se, da je različica združljiva z vašo nastavitvijo [1] [7].

5. Konfiguracija naprave XRT TPU: Za VM v oblaku TPU morate nastaviti konfiguracijo naprave XRT TPU z uporabo ukazov, kot je `izvozi xrt_tpu_config =" localService; 0; localhost: 51011 "` [5].

6. Distribuirano usposabljanje: Pytorch Lightning samodejno obravnava distribuirano usposabljanje na TPU, zato običajno ni potrebna dodatna konfiguracija za porazdeljene vzorčevalnike [5]. Vendar morate določiti število jeder TPU, ki jih je treba uporabiti pri inicializaciji `Trainer`, na primer` num_tpu_cores = 8` ali `tpu_cores = 8` [1] [5].