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一文教你在Colab上使用TPU训练模型

在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。...何时不使用TPU 第一件事：由于TPU针对某些特定操作进行了优化，我们需要检查我们的模型是否真的使用了它们；也就是说，我们需要检查TPU是否真的帮助我们的模型更快地训练。...以下是我们根据云TPU文档中提到的TPU的一些用例： 以矩阵计算为主的模型 在训练中没有定制的TensorFlow操作 要训练数周或数月的模型 更大和非常大的模型，具有非常大的batch ❝如果你的模型使用自定义的.../www.tensorflow.org/guide/distributed 训练模型 在本节中，我们将实际了解如何在TPU上训练BERT。...结论 在本文中，我们了解了为什么以及如何调整一个模型的原始代码，使之与TPU兼容。我们还讨论了何时和何时不使用TPU进行训练。

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    教程 | 在Cloud ML Engine的TPU上从头训练ResNet

    本文作者将演示如何使用谷歌云提供的 TPU 在自己的数据集上训练一个最先进的图像分类模型。文中还包含了详细的教程目录和内容，心动的读者不妨跟着一起动手试试？...在斯坦福大学进行的独立测试中，在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度（30 分钟）达到预期的准确率。...在本文中，我将带领读者使用谷歌云提供的 TPU 在自己的数据集上训练一个最先进的图像分类模型。并且： 无需自行编写 TensorFlow 代码（我已经完成了所有代码。）...自动放缩 TensorFlow 记录的创建 如果你希望在更新的数据上重新训练你的模型，只需要在新的数据上运行这整套流程，但是请确保将其写入到一个新的输出目录中，以免覆盖之前的输出结果。 6....张量处理单元（TPU）在批处理（batch）规模为 1024 左右时工作效果非常好。而我所拥有的数据集非常小，因此使用较小的批处理规模的原因。

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    Colab提供了免费TPU，机器之心帮你试了试

    但我们不太了解 Colab 中的 GPU 和 TPU 在深度模型中的表现如何，当然后面会用具体的任务去测试，不过现在我们可以先用相同的运算试试它们的效果。...该方法在输入 Keras 模型和在多个 TPU 核心上的训练策略后，能输出一个 Keras TPU 模型的实例，且可分配到 TPU 进行运算。...TPUEstimator 隐藏了非常多在 TPU 上训练的细节，例如为多个 TPU 核心复制多个输入和模型等。...如下所示，keras_to_tpu_model 方法需要输入正常 Keras 模型及其在 TPU 上的分布式策略，这可以视为「TPU 版」的模型。...(train_gen(1024), epochs=5, steps_per_epoch=100, validation_data=(x_test, y_test)) 最后在使用 GPU 训练模型时，我们会删除模型转换步骤

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    用免费TPU训练Keras模型，速度还能提高20倍！

    本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型，其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。...为通过向量化充分提高训练速度，我们可以选择比在单个 GPU 上训练相同模型时更大的 batch size。最开始最好设定总 batch size 为 1024（每个核心 128 个）。...请注意，模型在一个带有 batch_size 参数的函数中构建，这样方便我们再回来为 CPU 或 GPU 上的推理运行创建另一个模型，该模型采用可变的输入 batch size。...PC 上使用单个 GTX1070 和在 Colab 上运行 TPU 的训练速度，结果如下。...结论 本快速教程介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。

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    业界 | 怎么把 GPU 上训练的模型转到 TPU 或者 CPU 上去？DeepMind 发布新工具支招

    在越来越高的计算能力上训练越来越大的模型，让神经网站展现出了惊人的表现。...TensorFlow 固然对 CPU、GPU、TPU 都提供了直接的支持，但是用户想要切换模型运行在哪个设备上却是一件很麻烦的事情。...在训练机器学习模型的情境中，最常见的沟通形式就是为随机梯度下降 SGD 之类的优化算法累积计算梯度。...这些功能的帮助下，BigGAN 模型中使用到的全局批量归一化（global batch normalisation）也可以简单地在操作中实现，而这也是 BigGAN 增加训练规模非常重要的一步（可以参见...比如 BigGAN 模型就是在最高达到 512 个 TPUv3 核心组成的集群上，以 2048 的批量大小进行训练的。

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    自然语言处理中的预训练模型（上）

    最近的研究表明，基于大规模未标注语料库的「预训练模型」（ PTM）在很多 NLP 任务上取得了很好的表现。...预训练的优点可以总结为以下三点： 在大规模语料库上的预训练可以学习到通用语言表示，对下游任务很有帮助 预训练提供了更好的模型初始化，使得在目标任务上有更好的泛化性能和更快的收敛速度 预训练可以看做一种避免在小数据集上过拟合的正则化方法...多个研究在 BERT 的基础上提出了不同增强版本的 MLM 来提升表现。...「BERT」 中首次提出了该任务，作者训练模型区分两个输入句子是否在语料库中连续出现。在选择训练句对时，有 50% 的可能第二句是第一句实际的连续片段。...原作者认为，NSP 实际上是在单个任务中融合了主题预测和连贯性预测（因为其负样本是随机采样的），由于主题预测更容易，所以模型将更依赖于主题预测，而降低对连贯性的预测效果。

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    业界 | 怎么把 GPU 上训练的模型转到 TPU 或者 CPU 上去？DeepMind 发布新工具支招

    在越来越高的计算能力上训练越来越大的模型，让神经网站展现出了惊人的表现。...TensorFlow 固然对 CPU、GPU、TPU 都提供了直接的支持，但是用户想要切换模型运行在哪个设备上却是一件很麻烦的事情。...在训练机器学习模型的情境中，最常见的沟通形式就是为随机梯度下降 SGD 之类的优化算法累积计算梯度。...这些功能的帮助下，BigGAN 模型中使用到的全局批量归一化（global batch normalisation）也可以简单地在操作中实现，而这也是 BigGAN 增加训练规模非常重要的一步（可以参见...比如 BigGAN 模型就是在最高达到 512 个 TPUv3 核心组成的集群上，以 2048 的批量大小进行训练的。

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    如何薅羊毛 | PyTorch终于能用上谷歌云TPU，推理性能提升4倍

    现在PyTorch官方已经在Github上给出示例代码，教你如何免费使用谷歌云TPU训练模型，然后在Colab中进行推理。...训练ResNet-50 PyTorch先介绍了在云TPU设备上训练ResNet-50模型的案例。如果你要用云TPU训练其他的图像分类模型，操作方式也是类似的。...该模型在90个epoch后达到约76％的top-1准确率。 为了避免谷歌云后续进行计费，在训练完成后请记得删除虚拟机和TPU。...性能比GPU提升4倍 训练完成后，我们就可以在Colab中导入自己的模型了。...sudo apt-get install libomp5 接下来就可以导入你要训练好的模型和需要进行推理的图片了。 在PyTorch上使用TPU对性能的提升到底有多明显呢？

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    PyTorch实现TPU版本CNN模型

    为了得到更准确的结果，数据的大小是非常重要的，但是当这个大小影响到机器学习模型的训练时间时，这一直是一个值得关注的问题。 为了克服训练时间的问题，我们使用TPU运行时环境来加速训练。...用PyTorch和TPU实现CNN 我们将在Google Colab中实现执行，因为它提供免费的云TPU（张量处理单元）。...在继续下一步之前，在Colab笔记本中，转到“编辑”，然后选择“设置”，从下面屏幕截图中的列表中选择“TPU”作为“硬件加速器”。 ? 验证TPU下面的代码是否正常运行。...因此，我们可以得出这样的结论：使用TPU实现深度学习模型可以实现快速的训练，正如我们前面所看到的那样。 在不到5分钟的时间内，对50个epoch的40000张训练图像进行了CNN模型的训练。...我们在训练中也获得了89%以上的准确率。 因此，在TPU上训练深度学习模型在时间和准确性方面总是有好处的。

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    Colab用例与Gemma快速上手指南:如何在Colab和Kaggle上有效地运用Gemma模型进行机器学习任务

    主要技术关键词包括：Gemma模型, KerasNLP, LoRA微调, 分布式训练, Colab, Kaggle, TPU加速, Python依赖安装, JAX, TensorFlow, 模型微调,...正文 基础使用：Gemma快速上手 环境设置和模型加载 在Kaggle上开始之前，用户需要完成电话验证来启用GPU或TPU加速。验证成功后，可以在项目设置中选择所需的硬件加速选项。...分布式微调 分布式微调可以在多个处理器上并行处理数据，显著加快训练速度。Google Colab提供了对TPU的支持，极大地提升了训练效率。...并行处理提高训练效率 TensorFlow, TPU 总结 掌握Gemma模型的使用和微调技术，将帮助开发者在自然语言处理领域取得更好的成绩。...我们非常期待与您的互动，并帮助您解决在使用Gemma模型过程中遇到的问题。

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    Colab

    在两个平台中，模型的验证精度都超过了99%，三次迭代的时间在Kaggle中是11:17分钟，而Colab中为19:54分钟。Kaggle的运行环境性能，从速度上看，比Colab要快40%。...Batch Size 在Kaggle中，我们需要将batch size从64降低到16，才能使模型成功进行训练。...当我将Colab上的batch size设为256，然后开始训练模型时，Colab抛出了一个警告，其中写道：我正在使用的GPU具有11.17GB的显存。具体如下图所示。 ?...Colab 优点 能够在Google Drive上保存notebook 可以在notebook中添加注释 和GIthub的集成较好——可以直接把notebook保存到Github仓库中 具有免费的TPU...如果使用TensorFlow进行编程，而不是使用FastAI/Pytorch编程，那么在Colab上使用TPU可要比在Kaggle上使用GPU快多了。 缺点 部分用户在Colab中的共享内存较小。

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    1美元训练BERT，教你如何薅谷歌TPU羊毛 | 附Colab代码

    在TPUv2上预训练BERT-Base模型大约需要54小时。Google Colab并非设计用于执行长时间运行的作业，它会每8小时左右中断一次训练过程。...也就是说，使用Colab TPU，你可以在以1美元的价格在Google云盘上存储模型和数据，以几乎可忽略成本从头开始预训练BERT模型。...以下是整个过程的代码下面的代码，可以在Colab Jupyter环境中运行。 设置训练环境 首先，安装训练模型所需的包。Jupyter允许使用’!’直接从笔记本执行bash命令： !...gsutil -m cp -r $MODEL_DIR $PRETRAINING_DIR gs://$BUCKET_NAME 在云TPU上训练模型 注意，之前步骤中的某些参数在此处不用改变。...如果内核由于某种原因重新启动，可以从断点处继续训练。 以上就是是在云TPU上从头开始预训练BERT的指南。 下一步 好的，我们已经训练好了模型，接下来可以做什么？

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    PyTorch中基于TPU的FastAI多类图像分类

    TPU，即张量处理单元，可以加速深度学习模型的训练过程。 ?...4.加载预训练的深度学习模型 在下面的代码片段中，我们将导入VGG-19 batch_normalisation模型。我们将把它作为fastAI的计算机视觉学习模块的一个实例。...5.训练模型 在下面的代码片段中，我们尝试使用一个epoch。 learn.fit_one_cycle(1) ? 在输出中，我们可以看到我们得到了0.99的准确度，它花了1分2秒。...6.利用模型进行预测 在下面的代码片段中，我们可以通过在test_your_image中给出图像的路径来测试我们自己的图像。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。

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    AI秒造全球房源：StyleGAN快速生成假房子，连图说都配好了！

    下面是Christopher Schmidt在Twitter上对这个“假房子”网站的简要介绍，包括灵感来源、大致结构、构建页面使用的框架和训练方式等。...本页面在开发时主要使用以下几种模型：在构建图片和卧室照片时使用StyleGAN，一些文本网络的训练使用了tf.keras来生成地点名称、房主姓名、标题和描述。...此外还使用了Tensorflow的实例代码） 所有的数据训练过程都在谷歌的Colab上完成，该平台上可以免费使用GPU和TPU来训练和生成数据。...但总的来看，这个过程是比较理想的，我在这个学习过程中也获得了不少乐趣，进一步掌握了一些模型的使用技巧。这里要感谢Colab平台，更感谢StyleGAN社群的出色研究成果。...上面这个图是我用GTX 1080单卡训练20小时后的结果。顺便问一下，用现有模型进行再训练，我是不是只要把.pkl文件（比如卧室图片）直接放到输出结果目录里，然后告诉程序继续运行就行了？

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    TF - GAN入门：TensorFlow 2.0 的轻量级 GAN 库

    此版本拥有诸多升级和新功能： Cloud TPU 支持：您现在可以使用 TF-GAN 在 Google 的 Cloud TPU 上训练 GAN。...以往在其他硬件平台上需花费数周时间训练的模型，在 TPU 上仅需数小时即可完成。我们将在下文中详细介绍一个开源示例，该示例演示如何在 TPU 上通过 ImageNet 训练图像生成 GAN。...此外，您还可以在 Colab 的 TPU 教程中免费运行 TF-GAN。 GAN 自学课程：免费的学习资源将有助于机器学习的发展与传播。...虽然 TF-GAN 并不打算继续保留所有 GAN 模型上的工作示例，但我们还是添加了一些相关的内容，其中包括在 TPU 上训练的Self-Attention GAN。...我们将此模型的两个版本开源，让其中一个版本在 Cloud TPU 上以开源方式运行。TPU 与 GPU 的版本性能相同，但训练速度提高了 12 倍。

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    TStor CSP文件存储在大模型训练中的实践

    在大模型技术的快速演进中也暴露了若干挑战。...训练架构】 在整个训练过程中，我们从如下几个方面进一步剖析TStor CSP的实现方案： 一、高速读写CheckPoint 对于大模型分布式训练任务来说，模型CheckPoint的读写是训练过程中的关键路径...分布式存储 存储引擎OSD以分片的方式存储数据，将数据块存储在多个OSD节点上，当业务读写一个文件时，读写请求会分发到多个存储节点并行处理，大大提高了系统的响应速度和处理能力。...在大模型系统中同样如此，存储系统的IO中断或数据丢失会直接影响模型训练效果，严重者会导致近几个epoch任务需要推倒重做，大大影响了业务效率。...在耗时几个月的大模型训练过程中，TStor CSP未出现一例故障，严格保障了系统可用性和数据可靠性。

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    Colab 超火的 KerasTPU 深度学习免费实战，有点 Python 基础就能看懂的快速课程

    利用 Colab 上的 TPU 训练 Keras 模型需要输入以下代码☟ tpu = tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(TPU_ADDRESS...数据托管在 Google 云端存储上的公共存储区中。...在 Keras 中利用迁移学习 本次实验在 keras 中实现迁移学习，将强大的预训练模型应用于我们的数据集，不用费力重新训练模型。此外，本实验包含有关神经网络的必要理论解释。...在我们的案例中，我们将从 ImageNet 训练的网络迁移学习。 在 Keras 中，可以从 tf.keras.applications.* 集合中实例化预先训练的模型。...在 TPU 上训练 Keras 模型 使用良好的卷积层选择来微调模型。 卷积将神经网络将一系列滤波器应用于图像的原始像素数据以提取和学习更高级别的特征，使得该模型能够将这些特征用于分类。

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    Colab超火的KerasTPU深度学习免费实战，有点Python基础就能看懂的快速课程

    利用Colab上的TPU训练Keras模型需要输入以下代码☟ tpu = tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(TPU_ADDRESS) strategy...在Keras中利用迁移学习 本次实验在keras中实现迁移学习，将强大的预训练模型应用于我们的数据集，不用费力重新训练模型。此外，本实验包含有关神经网络的必要理论解释。...在我们的案例中，我们将从ImageNet训练的网络迁移学习。 在Keras中，可以从tf.keras.applications.*集合中实例化预先训练的模型。...在Keras中利用TPU组建卷积神经网络 本次实验，完成三个目标： 使用Keras Sequential模型构建卷积图像分类器。 在TPU上训练Keras模型 使用良好的卷积层选择来微调模型。...但是，在卷积神经网络中，请记住滤波器应用于数据立方体，而不仅仅是2D图像。因此，“1x1”滤波器计算1x1数据列的加权和（参见图示），当你在数据中滑动时，你将获得输入通道的线性组合。这实际上很有用。

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