Pytorch Lightning是否需要任何特定的依赖项才能与TPU一起使用

1。PytorchXLA：此库对于将Pytorch与TPU接口至关重要。您需要安装Pytorch XLA轮，通常使用'！pip install cloud-tpu-client == 0.10`进行命令完成，然后在Google的存储中安装适当的Pytorch XLA轮，例如`torch_xla-1.9-cp37--cp37--- cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5]。

2。云TPU客户端：安装`cloud-tpu-client == 0.10`对于在Google COLAB等环境中与TPU进行交互所必需的[3] [7]。

3。pytorch和torchvision：确保安装Pytorch和torchvision并与TPU环境兼容。这通常涉及在设置TPU环境后重新安装这些软件包[1] [7]。

4。PytorchLightning：设置TPU环境后，安装Pytorch Lightning。确保版本与您的设置兼容[1] [7]。

5。XRT TPU设备配置：对于云TPU VM，您需要使用诸如`export xrt_tpu_config =“ localservice; 0; local -Host：51011”之类的命令设置XRT TPU设备配置。

6。分布式训练：Pytorch Lightning自动处理TPU上的分布式培训，因此通常不需要针对分布式采样器的其他配置[5]。但是，您必须指定初始化“训练器”时要使用的TPU内核数，例如`num_tpu_cors = 8`或`tpu_cores = 8` [1] [5]。