Có bất kỳ sự phụ thuộc cụ thể nào cần thiết cho Lightning Pytorch để làm việc với TPUS không

1. Pytorch XLA: Thư viện này rất quan trọng để giao tiếp với Pytorch với TPU. Bạn cần cài đặt bánh xe Pytorch XLA, thường được thực hiện bằng cách sử dụng các lệnh như `! PIP Cài đặt Cloud-TPu-client == 0.10` sau đó cài đặt bánh xe Pytorch XLA thích hợp từ bộ nhớ của Google, chẳng hạn như` Torch_xla-1.9-CP37- CP37M-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. Cloud TPU Client: Cài đặt `Cloud-TPu-client == 0.10` là cần thiết để tương tác với TPU trong các môi trường như Google Colab [3] [7].

3. Pytorch và Torchvision: Đảm bảo rằng Pytorch và Torchvision được cài đặt và tương thích với môi trường TPU. Điều này thường liên quan đến việc cài đặt lại các gói này sau khi thiết lập môi trường TPU [1] [7].

4. Pytorch Lightning: Cài đặt Pytorch Lightning sau khi thiết lập môi trường TPU. Đảm bảo rằng phiên bản tương thích với thiết lập của bạn [1] [7].

5. Cấu hình thiết bị XRT TPU: Đối với các VM của đám mây TPU, bạn cần đặt cấu hình thiết bị XRT TPU bằng cách sử dụng các lệnh như `Xuất XRT_TPU_CONFIG =" LocalService; 0; LocalHost: 51011 "` [5].

6. Đào tạo phân tán: Pytorch Lightning tự động xử lý đào tạo phân tán trên TPU, do đó, không cần cấu hình bổ sung cho các bộ lấy mẫu phân tán thường là cần thiết [5]. Tuy nhiên, bạn phải chỉ định số lượng lõi TPU để sử dụng khi khởi tạo `Trainer`, chẳng hạn như` num_tpu_cores = 8` hoặc `tpu_cores = 8` [1] [5].