Чи є якісь конкретні залежності, необхідні для блискавки Pytorch для роботи з TPUS

1. Pytorch xla: Ця бібліотека має вирішальне значення для взаємодії пітору з TPU. Потрібно встановити колесо Pytorch XLA, яке, як правило, виконується за допомогою таких команд, як `! PIP Встановити хмар-TPU-CLINT == 0.10` ' cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. Клієнт Cloud TPU: Встановлення `Cloud-TPU-CLINT == 0.10` необхідне для взаємодії з TPU в таких середовищах, як Google Colab [3] [7].

3. Pytorch та Torchvision: Переконайтесь, що Pytorch та Torchvision були встановлені та сумісні з середовищем ТПУ. Це часто передбачає перевстановлення цих пакетів після налаштування середовища ТПУ [1] [7].

4. Піторч Блискавка: Встановіть блискавку Pytorch після налаштування середовища ТПУ. Переконайтесь, що версія сумісна з вашою установкою [1] [7].

5. Конфігурація пристрою XRT TPU: Для Cloud TPU VM вам потрібно встановити конфігурацію пристрою XRT TPU за допомогою таких команд, як `Export XRT_TPU_CONFIG =" LocalService; 0; LocalHost: 51011 "` [5].

6. Розподілена підготовка: Pytorch Lightning автоматично обробляє розподілену підготовку на TPU, тому зазвичай не потрібна додаткова конфігурація розподілених пробовідбірників [5]. Однак ви повинні вказати кількість ядер TPU, які слід використовувати при ініціалізації `Trainer`, наприклад` num_tpu_cores = 8` або `tpu_cores = 8` [1] [5].