在没有来自GCP的数据的colab TPU上进行训练，以获得可以全部加载到内存中的数据
在没有来自GCP的数据的Colab TPU上进行训练，以获得可以全部加载到内存中的数据，可以采取以下步骤：
- 数据预处理：首先，对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据转换等。这可以通过使用Python编程语言和相关的数据处理库（如NumPy、Pandas等）来完成。
- 数据分批加载：由于Colab TPU的内存有限，无法一次性加载全部数据。因此，可以将数据分成小批次进行加载。可以使用Python的生成器函数或者TensorFlow的数据管道（tf.data）来实现数据分批加载。
- 数据增强：为了提高模型的泛化能力和鲁棒性，可以对数据进行增强操作，如随机裁剪、旋转、翻转等。这可以通过使用图像处理库（如OpenCV、PIL等）或者TensorFlow的数据增强模块来实现。
- 模型训练：选择适当的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和相应的模型架构，根据数据特点和任务需求进行模型训练。可以使用TPU加速训练过程，通过调用相关的TPU训练API来实现。
- 模型评估和调优：训练完成后，对模型进行评估和调优。可以使用各种评估指标（如准确率、精确率、召回率等）来评估模型性能，并根据评估结果进行模型调优。
- 结果分析和可视化：对训练结果进行分析和可视化，以便更好地理解模型的表现和改进空间。可以使用Python的数据分析和可视化库（如Matplotlib、Seaborn等）来实现。
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从TPU官方文档中可以看出，培训文件必须在GCP上 https://cloud.google.com/tpu/docs/troubleshooting#cannot_use_local_filesystem 但我有一个较小的数据集(但训练将需要很长时间，因为训练基于采样/排列)，可以全部加载到内存中(1-2 gb)。我想知道我是否可以以某种方式直接将数据对象传输到TPU，然后它可以使用它来训练文件。 如果有什么不同的话，我会用Keras来做TPU训练。 到目前为止，我看到的是： 似乎您可以将某些数据加载到单个TPU内核中 self.workers = ['/job:worker/re
浏览 12提问于2020-07-11得票数 0
对于colab TPU上的训练模型，数据需要在GCP存储桶中。然而，对于少量的数据，我想知道是否可以直接从本地colab环境中推断数据。
浏览 53提问于2020-07-29得票数 1
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2回答
我正在尝试加载我的数据集。我已经多次使用colab的TPU了，但是每次colab都会断线。我已经尝试了所有的方法来保持连接，但它仍然不起作用。我已经训练了10多个小时，但colab还是断线了。我做什么好？?
浏览 0提问于2021-04-11得票数 0
1回答
我想将Colab连接到付费TPU (从免费TPU升级)。我使用本指南创建了一个JSON key：https://cloud.google.com/docs/authentication/production#auth-cloud-explicit-python，然后将其上传到Colab。我可以连接到我的存储器，但不能连接到TPU： %tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
import os
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = './gcp-permissi
浏览 14提问于2020-01-18得票数 6
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我将从在colab中运行TPU切换到在Google云中运行TPU。我习惯于在colab jupyter笔记本上运行培训，但是从GCP快速启动指南中，我需要使用shell脚本，并将我的代码转换为脚本。
有办法打开我的GCP的木星笔记本版本吗？
浏览 7提问于2020-07-17得票数 3
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我正在尝试做这个教程()，但是使用我自己提供的TPU。但是，当我试图切换到我自己的TPU时，我无法解析TPU集群，也就是说，当我运行单元格时，我会得到一个超时：
tpu_addr = f"{MY_TPU_IP}:8470" # os.environ['COLAB_TPU_ADDR'], if running colab's TPU
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu=f'grpc://{tpu_addr}')
tf.config.experime
浏览 2提问于2020-01-29得票数 0
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我已经创建了一个包含元素及其对应标签的TFRecord数据集文件。我想用它来训练使用免费TPU的Colab模型。我可以加载TFRecord文件，甚至运行迭代器来查看内容，但是，在时代开始之前，它会抛出以下错误：
UnimplementedError: From /job:worker/replica:0/task:0:
File system scheme '[local]' not implemented (file: '/content/gdrive/My Drive/data/encodeddata_inGZIP.tfrecord')
[[{{n
浏览 1提问于2019-09-19得票数 0
1回答
我想看看用TPU和GPU训练模型有什么不同。 这是训练模型部分： import time
start = time.time()
tf.keras.backend.clear_session()
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'])
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
#TPU initialization
tf.t
浏览 21提问于2021-03-26得票数 3
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我实现了RNN的本地版本和RNN的Colab TPU版本(代码如下)。当我执行Colab TPU版本(下面的代码)时，训练速度非常慢，就像我在笔记本电脑的CPU上运行的本地版本一样。 Colab TPU是否支持RNN网络？ 我是不是漏掉了什么？ import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClu
浏览 12提问于2020-08-25得票数 1
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2回答
因为我有一个很大的数据集，而且我的PC没有多少电力，所以我认为在Google Colab上使用TPU是一个好主意。 下面是我的TPU配置： try:
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
print('Running on TPU ', tpu.master())
except ValueError:
tpu = None
if tpu:
tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu)
tf.tpu.experi
浏览 90提问于2020-12-15得票数 1
我经常使用Google Colab来训练TF/PyTorch模型，因为Colab为我提供了GPU/TPU运行时。此外，我喜欢使用MLflow来存储和比较经过训练的模型，跟踪进度，共享等。在Google Colab中使用MLflow有哪些可用的解决方案？
浏览 12提问于2020-05-05得票数 3
我用了几天的CoLab专业版。我试图在CoLab专业版中使用TPU运行时来训练一个深度学习模型。但是Runtime在12小时的训练后会自动断开。我已经配置了70个时期用于训练，它在大约43 - 52个时期停止。我使用Keras/Tensorflow来开发我的模型。在过去的三天里，我正在训练相同的模型，但我无法完成训练过程。令人沮丧的是，即使选择了CoLab专业版，我们也不能完全训练模型。
浏览 0提问于2021-06-17得票数 1
我尝试进行身份验证，以便在本地机器上运行的jupyter笔记本电脑中使用BigQuery和云存储等GCP资源。
1) pip install google-colab 2)在单元中运行：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
我剪切/粘贴了验证码，但得到了：
OperationalError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-93f8cbc33ddf> in <module>()
浏览 0提问于2019-10-21得票数 0
在过去的几天里，我一直在使用带有TPU的Colab，它非常棒。现在，我想升级到GCE上的付费TPU。我一直在跟踪快速启动：
我使用TPU up创建了一个存储桶和一个tpu。现在，我想用我的笔记本连接到TPU，笔记本电脑由GCP AI笔记本()托管。当我在科拉布的时候，我可以通过以下方式访问它：
cluster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
tf.config.experimental_connect_to_cluster(cluster_resolver)
当我在GCP AI笔记本上运行同一行时.
浏览 3提问于2020-01-14得票数 1
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我用Keras写了一个基于resnet的模型，对图像数据进行增强训练。我打算使用google colab TPU，但我能找到的所有例子都不起作用，有人能给我举个例子吗？
浏览 17提问于2020-02-16得票数 0
2回答
我正在Google Colab上训练一些深度学习模型，运行时类型设置为TPU。RAM和磁盘状态显示我已经在Colab上使用了大部分磁盘存储。有没有办法重置它？或者删除一些东西来释放更多的磁盘空间？我知道我可以改用GPU，这会给我更多的磁盘空间，然而，我的型号需要永远改变，所以我真的想留在TPU上。提前感谢！
浏览 142提问于2019-11-28得票数 6
我在使用GPU和TPU的google colab训练中遇到了一个相当奇怪的问题，我使用了一个自定义损失，它可以在GPU上使用tfrecord数据集，但如果我切换到TPU，就会给出nan作为验证损失。没有其他特定的错误。此外，较旧的验证tfrecord数据集在TPU上运行良好。这让我觉得数据中可能有一些特定的东西。这显示在model.evaluate上(...)也是因为它在验证集上。 你知道怎么用TPU来调试这个吗？如有需要，可提供更多详情。
浏览 31提问于2020-09-27得票数 1
我已经用自定义图像的of记录重新训练了预训练的神经网络ssd_mobilenet_v2_320x320_co17_tpu-8。 colab笔记本链接为https://colab.research.google.com/drive/1zTGsWaeAM3yOdQ5kJ7Z47jNCs-GSo02Q?usp=sharing 该模型在colab内执行合理的推理。现在我使用model.tflite文件创建Tensroflow解释器。 在调用interpreter.invoke()调用之后，输出张量需要有输出图像。我无法从输出细节中推断出它。
浏览 25提问于2021-06-20得票数 0
我在google的colab上写了一个jupyter-notebook来微调(用于文本分类)一个我已经预先训练过的BERT版本，它只支持阿拉伯语。当训练开始时，我无法绕过这个错误。 我在github上关注了谷歌给我的笔记本 模型构建代码： model_fn = model_fn_builder(
bert_config=modeling.BertConfig.from_json_file(CONFIG_FILE),
num_labels=len(label_list),
init_checkpoint=INIT_CHECKPOINT,
learning_rate=LEARNI
浏览 25提问于2019-09-20得票数 3
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我最近在Google Colab上开始了一个神经网络项目，我发现我可以使用TPU。我一直在研究如何使用它，我发现了tensorflow的TPUStrategy (我正在使用tensorflow 2.2.0)，并且能够成功地定义模型并在TPU上运行训练步骤。
然而，我不是很确定这是什么意思。
本指南要求您定义一个GLOBAL_BATCH_SIZE，每个TPU核心的批处理大小由per_replica_batch_size = GLOBAL_BATCH_SIZE / strategy.num_replicas_in_sync提供，这意味着每个TPU的批处理大小小于您开始时的批处理大小。在Colab上
浏览 2提问于2020-07-09得票数 2
2回答
我正在运行Google笔记本，并试图捕获TPU分析数据，以便在TensorBoard中使用，但是在运行capture_tpu_profile代码时，无法让capture_tpu_profile在后台运行。
到目前为止，我尝试在后台运行捕获过程：
!capture_tpu_profile --logdir=gs://<my_logdir> --tpu=$COLAB_TPU_ADDR &
和
!bg capture_tpu_profile --logdir=gs://<my_logdir> --tpu=$COLAB_TPU_ADDR
浏览 0提问于2018-11-11得票数 1
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我有一个目录和数据帧，如下所示： |---classA
|-----1.jpg
|-----2.jpg
|---classB
|-----23.jpg
|-----124.jpg 数据框由两列组成:图像的名称及其类 name | class
1.jpg | 1
2.jpg | 1
23.jpg| 2 我使用ImageDataGenerator和flow_from_directory方法。我目前正在使用GPU进行训练，但由于它很大，所以需要很多时间，所以我想切换到TPU。我搜索了Kaggle和Colab的TPU指南，他们都使用TFRecord来读取数据。有人能帮我在ImageDa
浏览 17提问于2020-09-11得票数 0
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只是好奇，在IMAGENET上使用GOOGLE COLAB TPU训练VGG16模型需要多长时间？如果有人能向我解释他们为了得到答案所做的计算，那就太好了！
浏览 2提问于2019-10-28得票数 8
1回答
我目前正在TPU的帮助下训练一个神经网络。我更改了运行时类型并初始化了TPU。我有一种感觉，它还是不快。我使用了https://www.tensorflow.org/guide/tpu。我做错什么了吗？ # TPU initialization
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'])
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
#
浏览 16提问于2020-11-05得票数 1
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我正在GCP上使用TPU vm训练一个bert模型。我想使用我的桶作为数据集库缓存文件。我遵循了的指示，并在HF_DATASETS_CACHE环境变量中设置了桶链接。
但是我得到了一个错误：Exception in device=TPU:0: [Errno 2] No such file or directory: 'gs:/darijabert_bucket/datasets_Cache
我的HF_DATASETS_CACHE被设置为gs://darijabert_bucket/Cache_Cache
谢谢
浏览 19提问于2021-12-22得票数 0
2回答
我对Google平台非常陌生，我正在尝试与TPU一起训练一个模型。我遵循这个与Google建立TPU。下面的所有代码都遵循本教程。
这是我所做的步骤：
import datetime
import json
import os
import pprint
import random
import string
import sys
import tensorflow as tf
assert 'COLAB_TPU_ADDR' in os.environ, 'ERROR: Not connected to a TPU runtime; please see the fi
浏览 0提问于2020-08-08得票数 1
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无论我们是使用Google还是直接访问Cloud，下面的程序只提供关于底层TPU的有限信息：
import os
import tensorflow as tf
tpu_address = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR']
print ('TPU address is', tpu_address)
def printTPUDevices():
with tf.Session(tpu_address) as session:
devices = session.list_devi
浏览 0提问于2018-11-13得票数 3
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我试着用TPU在google上训练一个简单的MLP模型。但是，当我尝试将模型转换为
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from keras.constraints import NonNeg
model = Sequential()
model.add(Dense(57,input_shape=(57,)))
model.add(Dense(60,kernel_constraint=NonNeg(),activation="relu")
浏览 0提问于2019-03-19得票数 2
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在Q1 2019年中，我进行了一些实验，我注意到具有相同运行时类型(None/GPU/TPU)的Colab笔记本总是共享相同的运行时(即相同的VM)。例如，我可以在一个Colab笔记本中将一个文件写入磁盘，然后在另一个Colab笔记本中读取它，只要两本笔记本都具有相同的Runtime类型。
然而，我今天(2019年10月)再次尝试，现在看来每个Colab笔记本都有自己的专用运行时。
我的问题是：
是什么时候发生这种变化的？这一变化是在任何地方宣布的吗？，现在一直是这样吗？运行时有时会被共享，有时不会被共享吗？，两本Colab笔记本之间推荐的通信方式是什么？我猜Google？
谢谢
浏览 3提问于2019-10-16得票数 4
我目前正试图在Google Colab的多个tpu核心上运行一些代码，但当同步代码(xm.rendezvous)在目标函数的末尾被调用时，我似乎得到了一个错误，但现在当同步代码在顶部时。下面是一个例子： # "Map function": acquires a corresponding Cloud TPU core, creates a tensor on it,
# and prints its core
def simple_map_fn(index, flags):
# xm.rendezvous('init') # place rendezv
浏览 18提问于2020-06-10得票数 1
我正在通过Google Colab和GCP使用TPU，并想抛弃XLA IR。但我在github xla index中看到过xla文档，它只显示了后端是CPU或GPU的方式。 我曾尝试使用XLA_FLAGS="--xla_dump_hlo_as_text --xla_dump_to=/content/iir/" TF_XLA_FLAGS=--tf_xla_cpu_global_jit运行一个以CPU为目标的程序，并得到转储的hlo文件。我也尝试过capture_tpu_file，在'op_profile‘页面中只能获得每个操作符的ir。那么，当后端是TPU时，有没有一种
浏览 54提问于2020-08-06得票数 0
我有BoostedTreesClassifier的代码，它可以工作，但需要很长时间的数据量，我给它和参数我选择，即max_depth
我正在尝试使用TPUEstimator 在具有TPU的Colab中使用BoostedTreesClassifier estimator
TPUEstimator可以使用BoostedTreesClassifier吗？我发现只有神经网络可以与估计器/TPUEstimator 一起使用
让BoostedTreesClassifier与Colab TPU协同工作的正确方法是什么？
tpu_estimator = tf.contrib.tpu.TPUEstimator
浏览 64提问于2019-06-25得票数 0
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我遵循新的Tensorflow 2对象检测API 2文档，在Google平台TPU上使用传输学习来训练一个更快的RCNN检测器。培训完成后，我将结果加载到工作站上，并使用tensorflow 2实现导出模型(‘ObjectProtection/ exported _main_v2.py’)。我遵循官方指令并在本地设置环境(运行在macOS catalina、tensorflow 2.2、python3.6等上)
然而，推理管道的非最大补充(NMS)部分似乎不起作用，因为在某些情况下，不同类的边界框重叠几乎完成。我对代码进行了调试，以确保在推理管道中调用NMS (对象检测/core/post_p
浏览 3提问于2021-01-22得票数 0
我在基于https://keras.io/examples/vision/image_classification_efficientnet_fine_tuning/的Colab+TPU上使用TF 2.3.0更新了我的模型，特别是在从预先训练的权重段落中进行数据增强和迁移学习之后。 当我启动model.fit时，我得到了这个错误： InvalidArgumentError: 9 root error(s) found.
(0) Invalid argument: {{function_node __inference_train_function_372657}} Compilation
浏览 35提问于2020-08-07得票数 2
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我正在使用谷歌协作来预训练bert.My train_data在谷歌云存储上，我的代码在colab上
IS_COLAB_BACKEND = 'COLAB_GPU' in os.environ
if IS_COLAB_BACKEND:
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
model_saved_path = 'gs://zhongxing_train/model/roberta_pretrain_model2.ckpt'
corpus_paths = ['gs:/
浏览 0提问于2020-05-02得票数 0
1回答
定价
、、
我想使用谷歌Colab免费TPU与自定义数据集，这就是为什么我需要上传到GCS。我在GCS中创建了桶并上传了数据集。
我还读到，GCS中有两类具有数据的操作:操作类A和操作类B，。
我的问题是:从Google中的GCS访问数据集是否属于这些操作类之一？使用GCS给Colab TPU的平均价格是多少？
浏览 9提问于2021-04-12得票数 0
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1回答
我想用图像加载我自己的数据集，以便测试我的CNN算法。我有两个文件夹，一个用于训练，另一个用于验证。我已经把这些文件夹加载到Google Drive中了。我想问一下如何将文件夹从Drive下载到Colab？或者，也许有其他更好的方法来做到这一点？我期待着很快收到你的回音。谨致问候!
浏览 13提问于2020-12-10得票数 0
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1回答
我的情况是，在Colab TPU环境下，节约模式是非常缓慢的。
我第一次遇到这个问题是在使用checkpoint回调时，这导致了在第一个时代结束时的训练停滞。
然后，我尝试取出回调并使用model.save_weights()保存模型，但是没有什么改变。通过使用Colab终端，我发现在5分钟内节省的速度约为100 K。
Tensorflow = 2.3的版本
我的模特试穿代码在这里：
with tpu_strategy.scope(): # creating the model in the TPUStrategy scope means we will train the model on
浏览 4提问于2021-05-06得票数 0
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1回答
Google colab在运行时加速器中引入了TPU。我找到了一个例子，如何在中使用TPU。但是这个例子在google-colaboratory上不起作用。它停留在下面这一行：
tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(model, strategy=strategy)
当我在colab上运行时，它返回用于TPU加速器的[]。有人知道如何在colab上使用TPU吗？
浏览 2提问于2018-09-27得票数 13
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Note：这些步骤在Colab上工作时没有任何错误。
请帮我处理这个。我创建了一个数据集并将其保存为文件。
data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(( features, labels))
tf.data.experimental.save(data, myfile)
当我试图装载它时
data = tf.data.experimental.load(myfile)
然后在len(data)、data.batch(16)或data.take(1)等数据上运行任何函数，然后得到以下错误：
NotFoundError: Could not find me
浏览 6提问于2021-08-06得票数 1
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我是第一次使用google colab，我正在测试TPU。但是当我运行我的keras模型时，我得到了将keras模型转换为tpu模型的错误ValueError: Variable tpu_140268413570632//kernel/0 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?，我使用了下面的代码model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(keras_model, strategy=tf.contrib.
浏览 20提问于2020-01-17得票数 0
我目前正在用TPU训练我的模型。不幸的是，在使用TensoBoard和TPU时，我得到了一个X错误。如果我只使用TPU，那么一切都可以正常工作。如果我使用图形处理器和TensorBoard，一切都能正常工作。我使用谷歌colab。
%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
print("Tensorflow version " + tf.__version__)
TPU_ACTIVATED = True
if TPU_ACTIVATED:
try:
tpu = tf.distribute.cluster_res
浏览 7提问于2020-11-17得票数 0
我正在通过huggingface使用transformers库。 他们在Tensorflow 2.0中为许多架构提供了预先训练的模型。我想在TPU上使用这些模型进行预测。由于TensorFlow2.0的TPU API仍处于实验阶段，因此我想在TensorFlow1.x中实现它 有没有办法将预先训练好的模型从TensorFlow2.0转换到TensorFlow1.x，反之亦然？ TensorFlow2.0的TPUE API描述如下：https://www.tensorflow.org/guide/distributed_training#tpustrategy，目前仍处于实验阶段，尚未共享合适
浏览 31提问于2019-10-01得票数 0
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我正在使用Colab中的Tensorflow Lite model Maker训练一个对象检测模型(EfficientDet-Lite)，我想使用Cloud TPU。我有一个GCS存储桶中的所有图像，并提供了一个CSV文件。当我调用object_detector.create时，我得到以下错误：
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py in shape(self)
1196 # `_tensor_shape` is declared and defined in t
浏览 6提问于2021-07-27得票数 0
我正在遵循“如何用TPU训练Keras模型的速度更快”指南(click here)在谷歌的colab TPU上运行keras模型。它工作得很完美。但是，当我拟合我的模型时，我喜欢使用余弦重新开始学习率衰减。我已经编写了自己的TFOptimizer回调函数，但它在这个框架中不起作用，因为tensorflow keras类没有可以重置的学习率变量。我看到tensorflow本身在tf.train中有一堆像tf.train.cosine_decay一样的衰减函数，但是我不知道如何将它嵌入到我的模型中。 下面是这篇博文中的基本代码。有没有人有办法？ import tensorflow as tf
i
浏览 16提问于2019-03-14得票数 1
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我试图使用TPU选项在Google上运行一个简单的MNIST分类器。在使用Keras创建模型之后，我试图通过以下方法将其转换为TPU：
import tensorflow as tf
import os
tpu_model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(
model,
strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(
tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.envi
浏览 0提问于2018-11-04得票数 2
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3回答
微调BERT的最后x层
、、、
我试着微调BERT只在特定的最后一层(比方说最后三层)。我想使用谷歌Colab进行TPU培训。我使用hub.Module加载BERT并对其进行微调，然后将微调后的输出用于我的分类任务。 bert_module = hub.Module(BERT_MODEL_HUB, tags=tags, trainable=True) hub.Module可以选择将模型设置为可训练或不可训练，但不能将其设置为部分可训练(仅特定层) 有人知道如何使用hub.Module训练最后1、2或3层的BERT吗 谢谢
浏览 67提问于2019-05-08得票数 2
我正在用Keras训练一个模型，它由一个Huggingface RoBERTa模型组成，作为骨干，下游任务是文本的跨度预测和二进制预测。
我一直在用大小在2 Gb以下的数据集定期训练模型，效果很好。最近几周，数据集的大小不断增长，最近，它的大小已经达到了2.3 Gb左右，这使得它超过了2 Gb的google protobuf硬限制。这使得在没有生成器的情况下使用numpy张量的keras训练模型是不可能的，因为tensorflow使用google protobuf来缓冲TPU的张量，并且尝试在没有生成器的情况下服务所有数据失败。如果我使用的数据集的大小小于2 Gb，则一切工作正常。TPU还不支
浏览 2提问于2021-01-22得票数 0
在Google Colab中，有没有一种编程方法可以检查我连接的是gpu或tpu环境？ 例如，我可以使用下面的代码检查它是否在tpu运行时下。但是什么是'gpu‘运行时呢？ 导入操作系统 os.environ中的tpu_good_to_go = "COLAB_TPU_ADDR“
浏览 60提问于2021-07-12得票数 0
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