Pytorch Lightningi kasutamiseks koos TPU -dega on vaja mitmeid konkreetseid sõltuvusi ja konfiguratsioone:
1. Pytorch XLA: see raamatukogu on Pytorchi liidestamiseks TPU -dega ülioluline. Peate installima Pytorch XLA ratta, mida tavaliselt tehakse selliste käskude abil nagu "! PIP-install Cloud-TPU-Client == 0,10`, millele järgneb sobiva Pytorch XLA ratta installimine Google'i salvestusest, näiteks" Torch_XLA-1,9-CP37- cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5].
2. Cloud TPU klient: `Cloud-TPU-Client == 0,10` installimine on vajalik TPU-dega suhtlemiseks sellistes keskkondades nagu Google Colab [3] [7].
3. Pytorch ja Torchvision: veenduge, et Pytorch ja Torchvision on paigaldatud ja ühilduvad TPU keskkonnaga. See hõlmab sageli nende pakettide uuesti installimist pärast TPU keskkonna seadistamist [1] [7].
4. Pytorch Lightning: paigaldage Pytorch Lightning pärast TPU keskkonna seadistamist. Veenduge, et versioon ühilduks teie seadistusega [1] [7].
5. XRT TPU seadme konfiguratsioon: Pilve TPU VMS jaoks peate seadistama XRT TPU seadme konfiguratsiooni, kasutades selliseid käske, näiteks `Export xrt_tpu_config =" localService; 0; 0; localhost: 51011 "` 5].
6. hajutatud koolitus: Pytorch Lightning haldab automaatselt TPU -de hajutatud treeninguid, seega ei ole tavaliselt vaja täiendavat konfiguratsiooni hajutatud proovivõtjatele [5]. Siiski peate täpsustama TPU tuumade arvu, mida kasutada treeneri initsialiseerimisel, näiteks `num_tpu_cores = 8` või` tpu_cores = 8` [1] [5].
Tsitaadid:[1] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/tpu.html
]
]
]
[5] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
]
]
]