ในการใช้ Pytorch Lightning กับ TPUs จำเป็นต้องมีการพึ่งพาและการกำหนดค่าที่เฉพาะเจาะจงหลายประการ:
1. Pytorch XLA: ไลบรารีนี้มีความสำคัญสำหรับการเชื่อมต่อ pytorch กับ TPUs คุณต้องติดตั้งล้อ Pytorch XLA ซึ่งโดยทั่วไปจะทำโดยใช้คำสั่งเช่น `! pip ติดตั้ง cloud-tpu-client == 0.10` ตามด้วยการติดตั้งล้อ Pytorch XLA ที่เหมาะสมจากที่เก็บข้อมูลของ Google เช่น` Torch_xla-12-Cp37 cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5]
2. ไคลเอนต์ Cloud TPU: การติดตั้ง `cloud-tpu-client == 0.10` เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการโต้ตอบกับ TPUs ในสภาพแวดล้อมเช่น Google colab [3] [7]
3. Pytorch และ Torchvision: ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Pytorch และ Torchvision ติดตั้งและเข้ากันได้กับสภาพแวดล้อม TPU สิ่งนี้มักจะเกี่ยวข้องกับการติดตั้งแพ็คเกจเหล่านี้ใหม่หลังจากตั้งค่าสภาพแวดล้อม TPU [1] [7]
4. Pytorch Lightning: ติดตั้ง Pytorch Lightning หลังจากตั้งค่าสภาพแวดล้อม TPU ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารุ่นนี้เข้ากันได้กับการตั้งค่าของคุณ [1] [7]
5. การกำหนดค่าอุปกรณ์ XRT TPU: สำหรับ Cloud TPU VMS คุณต้องตั้งค่าการกำหนดค่าอุปกรณ์ XRT TPU โดยใช้คำสั่งเช่น `Export XRT_TPU_CONFIG =" LocalService; 0; LocalHost: 51011 "` [5]
6. การฝึกอบรมแบบกระจาย: Pytorch Lightning จัดการการฝึกอบรมแบบกระจายโดยอัตโนมัติใน TPU ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องมีการกำหนดค่าเพิ่มเติมสำหรับตัวอย่างแบบกระจาย [5] อย่างไรก็ตามคุณต้องระบุจำนวนแกน TPU ที่จะใช้เมื่อเริ่มต้น `เทรนเนอร์ 'เช่น` num_tpu_cores = 8` หรือ `tpu_cores = 8` [1] [5]
การอ้างอิง:[1] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/tpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/introduction_guide.html
[3] https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/notebooks/lightning_examples/mnist-tpu-training.html
[4] https://github.com/lightning-ai/pytorch-lightning/discussions/14743
[5] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[6] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-answer-compatibility-matrix-cat-ai
[7] https://stackoverflow.com/questions/70136356/import-error-ware-launching-pytorch-lightning-project-on-colab-tpu
[8] https://stackoverflow.com/questions/66538407/unable-to-import-pytorch-lightning-on-google-colab