Vannak -e olyan konkrét függőségek, amelyek szükségesek a Pytorch villámhoz a TPU -kkal való együttműködéshez

1. Pytorch XLA: Ez a könyvtár döntő jelentőségű a Pytorch és a TPU -k közötti kapcsolathoz. Telepítenie kell a PyTorch XLA kereket, amelyet általában olyan parancsok segítségével hajtanak végre, mint a `! Pip Install Cloud-TPU-kliens == 0,10", majd a megfelelő Pytorch XLA kerék telepítését a Google tárolójából, például a `Torch_XLA-1.9-CP37- cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. felhő TPU kliens: A „Cloud-TPU-kliens == 0,10” telepítése szükséges a TPU-kkal való interakcióhoz olyan környezetben, mint a Google Colab [3] [7].

3. Pytorch és Torchvision: Győződjön meg arról, hogy a Pytorch és a Torchvision telepítve és kompatibilis a TPU környezettel. Ez gyakran magában foglalja ezeket a csomagok újratelepítését a TPU környezet beállítása után [1] [7].

4. Pytorch villám: Szerelje be a Pytorch villámot a TPU környezet beállítása után. Győződjön meg arról, hogy a verzió kompatibilis a beállításával [1] [7].

5. XRT TPU eszközkonfiguráció: A Cloud TPU VMS -hez be kell állítania az XRT TPU eszköz konfigurációját olyan parancsok segítségével, mint az `export XRT_TPU_CONFIG =" LocalService; 0; localhost: 51011 "` `` `` `` [5].

6. Elosztott edzés: A Pytorch Lightning automatikusan kezeli az elosztott edzést a TPU -n, tehát általában nincs szükség az elosztott mintavevők további konfigurációjára [5]. Ugyanakkor meg kell határoznia a TPU -magok számát, amelyeket használni kell az „edző” inicializálásához, például a „num_tpu_cores = 8` vagy a„ tpu_cores = 8` [1] [5].