用于TensorFlow 2.1的云TPU v3 Pod的TPUClusterResolver出现错误
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，而TPU（Tensor Processing Unit）是一种专门用于加速机器学习工作负载的硬件加速器。在TensorFlow 2.1版本中，引入了云TPU v3 Pod，它是一种高性能的云端硬件集群，用于加速大规模的机器学习任务。
TPUClusterResolver是TensorFlow中的一个类，用于解析和管理云TPU集群的连接。它提供了一种简单的方式来配置和连接到云TPU集群，以便在训练模型时利用集群的计算能力。
当使用TPUClusterResolver时，可能会遇到一些错误。这些错误可能是由于配置问题、网络连接问题或其他原因引起的。为了解决这些错误，可以采取以下步骤：
- 检查配置：确保TPUClusterResolver的配置正确。检查集群名称、项目名称、区域等参数是否正确设置。
- 检查网络连接：确保能够正常连接到云TPU集群。检查网络设置、防火墙规则等，确保没有阻止与集群的通信。
- 更新TensorFlow版本：如果使用的是较旧的TensorFlow版本，尝试升级到最新版本，以确保与云TPU v3 Pod的兼容性。
- 查看错误日志：查看错误消息和日志，以了解具体的错误原因。根据错误消息中提供的信息，尝试解决相关问题。
在应用场景方面，云TPU v3 Pod适用于需要大规模并行计算的机器学习任务。它可以加速训练和推理过程，提高模型训练的效率和速度。例如，在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，使用云TPU v3 Pod可以加速模型的训练和推理过程，提高算法的性能。
腾讯云提供了一系列与云计算和机器学习相关的产品和服务，可以与TensorFlow和云TPU集群结合使用。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：
- 云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：提供可扩展的计算资源，用于部署和运行TensorFlow和云TPU集群。详情请参考：云服务器产品介绍
- 云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供可靠的数据库服务，用于存储和管理训练数据和模型参数。详情请参考：云数据库MySQL版产品介绍
- 人工智能机器学习平台（AI Machine Learning Platform）：提供丰富的机器学习工具和资源，用于开发、训练和部署机器学习模型。详情请参考：人工智能机器学习平台产品介绍
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体的选择应根据实际需求和情况进行。同时，还可以参考腾讯云官方文档和技术支持资源，以获取更详细和准确的信息。
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我正试着在我的谷歌云计算引擎TensorFlow 2.1虚拟机上使用我的(可抢占的) Cloud TPUv3-256，但它似乎不能工作，因为TPUClusterResolver抛出了一个Could not lookup TPU metadata错误。
只要我使用grpc://地址而不是TPU名称，就可以使用单独的(不可抢占的)TPU。但是，当使用TPU名称时，单个TPU和我的TPU Pod都不起作用，并抛出此错误。
有人能帮我解决这个问题吗？
代码：
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='my
浏览 141提问于2020-05-29得票数 2
1回答
我找到了一个关于的教程
本教程是关于如何在Google平台上运行木星笔记本。我也想用TPU v3。我还阅读了文档。但不幸的是这对我没什么帮助。
我现在的问题是：
如何创建TPU v3并在木星笔记本中使用？
当选择TPU v3作为运行时时，如何读取和写入数据？
在Google中，为了使用TPU，我做了以下工作：
%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
print("Tensorflow version " + tf.__version__)
try:
tpu = tf.distribute.cluste
浏览 0提问于2020-11-17得票数 1
2回答
我正在尝试将我在Google云控制台中的Keras模型转换为TPU模型。不幸的是，我得到了一个错误，如下所示。下面是我的最小示例：
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
import tensorflow as tf
import os
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Dense(32))
model.add(Activation('relu
浏览 1提问于2019-02-05得票数 2
请任何人能给我的代码运行TPU与Tensorflow V1？我正在尝试这段代码，但它只适用于Tensorflow 2.0： try:
# TPU detection. No parameters necessary if TPU_NAME environment variable is
# set: this is always the case on Kaggle.
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
print('Running on TPU ', tpu.m
浏览 14提问于2020-07-03得票数 2
2回答
试图运行这段代码
import os import tensorflow as tf from tensorflow.contrib
import tpu from tensorflow.contrib.cluster_resolver import TPUClusterResolver
def axy_computation(a, x, y): return a * x + y
inputs = [
3.0,
tf.ones([3, 3], tf.float32),
tf.ones([3, 3], tf.float32), ]
tpu_computat
浏览 1提问于2018-10-23得票数 2
回答已采纳
任务: object_detection
环境: AWS救世主
实例类型：'ml.p2.xlarge‘num_instances =1
要运行的主文件：
主文件中的有问题的代码段：
( resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver( FLAGS.tpu_name) tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver) tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resol
浏览 2提问于2020-12-27得票数 0
回答已采纳
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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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
回答已采纳
我试图利用Google 使用张量处理单元来训练神经网络。Tensorflow刚刚发布了一个主要版本2.0，所以我尝试在Tensorflow 2.0中实现这一点。我试过遵循三个指南，但都是为Tensorflow 1.14编写的--而Tensorflow 2.0失败了：
1)遵循指南，我得到了错误：
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'
(从引用:以tf.Session(tpu_address)作为会话：)
2)遵循指南，我得到了相同的错误
3)遵循指南，我得到了错误：
Attr
浏览 0提问于2019-10-03得票数 3
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tensorflow 2.x的代码如下：
将tensorflow作为tf导入
导入操作系统
将tensorflow_datasets作为tfd导入
=tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://'+‘’COLAB_TPU_ADDR‘)
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
策略= tf.distribute.experimental
浏览 3提问于2020-06-01得票数 0
我正在试着在TPU上运行一个简单的程序：
import tensorflow as tf
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
print("Device:", tpu.master())
tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(tpu)
strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(tpu)
a = tf.
浏览 0提问于2021-01-06得票数 1
Kaggle TPU切换到tf 2.3.1。但我需要tf 2.2.0。
我试过：
!pip install tensorflow~=2.2.0
Tensorflow切换到2.2.1。但是我发现了一个错误：
InvalidArgumentError: NodeDef预期输入'string‘与指定的0输入不匹配；Op；attr=T:type；attr=tensor_name:string；attr=send_device:string；attr=send_device_incarnation:int；attr=recv_device:string；attr=client_terminat
浏览 3提问于2020-11-01得票数 0
有没有办法在Google Colab Pro中使用TPU v3而不是TPU v2？
不幸的是，我得到了一个错误信息Compilation failure: Ran out of memory in memory space hbm. Used 8.29G of 7.48G hbm. Exceeded hbm capacity by 825.60M.与TPU的v2，我不再收到与TPU的v3。因为TPU v3具有更多的存储器。
有没有人知道一个可能性/选项？
有了这个，我启动了TPU
try:
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterRes
浏览 4提问于2020-11-08得票数 2
1回答
我试图选择一个基于TPU可用性的分销策略。
我的代码如下：
import tensorflow as tf
if tf.config.list_physical_devices('tpu'):
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
print("All devic
浏览 3提问于2020-07-03得票数 3
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1回答
Google版本
、、
如何在Google中打印我正在使用的TPU版本，以及TPU有多少内存？
我得到以下输出
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(tpu)
tpu_strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(tpu)
输出
INFO:tensorflow:Initializing the TPU syst
浏览 5提问于2020-11-06得票数 2
回答已采纳
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
回答已采纳
我试图用tensorflow 2.1和Keras在GCP上使用TPU。不幸的是，在创建tpu节点之后，我陷入了困境。事实上，我的VM似乎“看到”了tpu，但无法连接到它。
我使用的代码：
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(TPU_name)
print('Running on TPU ', resolver.master())
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_
浏览 9提问于2020-04-22得票数 2
回答已采纳
我正在与TensorFlow和凯拉斯在TPU上工作，我需要加载预先训练的BERT模型并将其转换为TPU模型。我首先加载了模型，它工作得很好。 def _load_bert(self):
logging.info('Loading BERT from %s', self.bert_path)
config_path = os.path.join(self.bert_path, 'bert_config.json')
checkpoint_path = os.path.join(self.bert_path, 'bert_mode
浏览 62提问于2019-07-02得票数 1
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1回答
我尝试使用Google运行我的keras UNet模型，而我在UpSampling2D中遇到了这个问题。有什么解决办法或解决办法吗？
要运行的代码：
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D
model = Sequential()
model.add(UpSampling2D((2, 2), input_shape=(16, 16, 1)
浏览 3提问于2018-10-20得票数 5
回答已采纳
1回答
我已经使用TPUEstimator编写了tensorflow代码，但在use_tpu=False模式下运行它时遇到问题。我想在我的本地计算机上运行它，以确保所有操作都与TPU兼容。代码与普通的Estimator一起工作得很好。下面是我的主代码：
import logging
from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_config, tpu_estimator, tpu_optimizer
from tensorflow.contrib.cluster_resolver import TPUClusterResolver
from cap
浏览 0提问于2018-07-17得票数 0
我有两个tpu (v2-8)运行在GCE上，软件版本tpu-vm-tf-2.8.0。我想用tensorflow来执行分布式深入学习，使用这两个vms，也就是说，总共有2x8 =16个核心。
对于8个核心的分布式学习，我将策略设置为：
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='local')
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolve
浏览 14提问于2022-05-17得票数 1
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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
1回答
我正在尝试使用GoogleColab在TPU上运行一些代码。
我从Tensorflow教程中获得了灵感。
它像它应该的那样初始化TPU，它看起来运行得很完美，直到它达到第一个训练时期，然后它就停止了。
什么都不会发生，它不会损坏，RAM也不会满，但它永远不会再走得更远。
我已经多次重启了环境，但什么都没有改变。
autoencoder.fit(
dataset.batch(1024),
epochs=100,
steps_per_epoch=200,
verbose=1,
callbacks=[ModelCheckpoint('weights.{
浏览 11提问于2019-07-29得票数 1
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
回答已采纳
我正在尝试使用TPU与谷歌云的Kubernetes引擎。当我尝试初始化TPU时，我的代码会返回几个错误，任何其他操作都只能在CPU上运行。为了运行这个程序，我将一个Python文件从我的Dockerhub工作区传输到Kubernetes，然后在一个v2可抢占的TPU上执行它。TPU使用Tensorflow 2.3，据我所知，Tensorflow 2.3是Cloud支持的最新版本。(当我尝试使用Tensorflow 2.4或2.5时，我遇到了一个错误，说明该版本还不受支持)。
当我运行我的代码时，Google会看到TPU，但是无法连接到它，而是使用CPU。它返回此错误：
tensorflow/s
浏览 6提问于2021-06-20得票数 2
回答已采纳
我正在计算引擎的云TPU上运行BERT预训练代码。 每次我运行它时，我都会在一个线程上得到这个错误，但训练仍在正常进行。 我在google Colab TPU上运行了相同的代码，它工作得很好。 对于传递TPU实例的IP地址的tpu_cluster_resolver im，我还尝试传递区域和项目名称，结果相同。 Exception in thread Thread-5:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow_core/python/dist
浏览 25提问于2020-01-04得票数 2
我们正在尝试使用Google Colab TPU构建一个图像分割深度学习模型。我们的模型是Mask R-CNN。
TPU_WORKER = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR']
import tensorflow as tf
tpu_model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(
model.keras_model,
strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(
tf.contrib.cluster_resolver.TPUCl
浏览 0提问于2018-10-17得票数 3
会有什么问题？
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Input, LSTM, Dense
def create_model():
# create a small LSTM network
model = Sequential()
model.add(LSTM(20, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2]), return_sequences=True))
model.add(LSTM(20, r
浏览 3提问于2018-10-07得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试将完美工作的代码从1.3转换到2.1
我尽可能地简化了模型，但它仍然不能工作。当我在Jupyter内核中运行下面的代码时，当它转到fit时会死掉
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as k
print('TF v:', tf.__version__, 'Keras v:', k.__version__)
resolver
浏览 5提问于2020-02-09得票数 2
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
回答已采纳
2回答
我试图使用TPU引擎打开google工作簿中存储在google存储桶中的文件。然而，我总是面临这样的错误：
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'gs://vocab_jb/merges.txt'
我的问题很简单:我应该如何使一个桶在谷歌存储可读的google？我什么都试过了：
使用IAM公开水桶
向所有者分配一个特殊的电子邮件入口。
通过LCA选项公开文件
跟随x个不同的
我每次都尝试通过"gs:// bucket“或"”调用桶
但没有一种选择是正确的。更让
浏览 4提问于2021-01-26得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在使用Google TPU来训练一个简单的Keras模型。删除分布式策略并在CPU上运行相同的程序比TPU快得多。那件事怎么可能？
import timeit
import os
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
fro
浏览 9提问于2019-12-10得票数 4
1回答
我正在尝试在云ML引擎上使用TPU，但我不知道该如何提供TPUClusterResolver期望的tpu参数。 这是我正在使用的环境： --python-version 3.5 \
--runtime-version 1.12 \
--region us-central1 \
--scale-tier BASIC_TPU 作业崩溃，错误代码为： ValueError: Please provide a TPU Name to connect to. 作为一个单独的问题- ML引擎似乎将自己的--master grpc://10.129.152.2:8470添加到我的工作中，这也会导致作业崩溃
浏览 38提问于2019-01-17得票数 2
回答已采纳
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
回答已采纳
我使用Talos和Google TPU来运行Keras模型的超参数调优。请注意，我使用的是Tensorflow 2.0.0和Keras2.2.4-TF。
# pip install --upgrade tensorflow
# pip install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu
import os
import tensorflow as tf
import talos as ta
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers i
浏览 6提问于2019-11-29得票数 0
回答已采纳
我正试着用TPU在google colab上做一些基本的字符分类。我得到以下错误：
InvalidArgumentError: Unsupported data type for TPU: double, caused by output cond_8/Merge:0
我不知道问题出在哪里，因为我在创建numpy数组时使用了float32。我也不知道cond_8/Merge:0指的是什么。我加载的输入文件是一个表示大量28x28灰度图像的JSON数组
[{"label":25,"data":[[[1],[.56720000]...],...]}]
我已经尝试注释
浏览 0提问于2019-07-27得票数 5
我想在TPU上运行我的Keras代码来分类文本。当我的模型想要计算Val_acc时，会显示这个错误：
batch_size must be divisible by strategy.num_towers (17 vs 8)
这是我的密码：
from __future__ import unicode_literals
import pandas as pd
import openpyxl
from hazm import *
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import s
浏览 0提问于2018-10-11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
回答已采纳
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
回答已采纳
1回答
在TPU上边训练边训练RNN
、、、、
在训练我的简单RNN模型时，我在使用TPU时得到了这个错误。
(0) Internal: {{function_node __inference_train_function_4697}} Compilation failure: RET_CHECK failure (third_party/tensorflow/compiler/xla/service/dynamic_dimension_inference.cc:1343) operand != nullptr
TPU compilation failed
[[{{node tpu_compile_succeeded
浏览 42提问于2022-01-13得票数 1
回答已采纳
1回答
当我在kaggle上使用TPU来适应我的模型时，我遇到了一些问题。
Tpu已初始化：
try:
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
print(f'Running on TPU {tpu.master()}')
except ValueError:
tpu = None
if tpu:
tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system
浏览 1提问于2021-01-02得票数 2
实际上，我在使用tf-2.3.0稳定构建时遇到了这个问题，同时在kaggle中通过以下代码初始化tpu：
try:
tpu_name = os.getenv('TPU_NAME')
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu_name)
print("running on tpu: ", tpu.master())
except ValueError:
tpu = None
if tpu:
tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu
浏览 0提问于2020-07-31得票数 1
1回答
我试图在GCP的AI平台作业服务中运行一个超参数调优作业，这个程序得到了我的批准
100可抢占云TPU v2-8装置位于us-中心1-f区
20个按需云TPU v2-8设备在我们区域-中心1-f
5欧洲地区按需云TPU v3-8设备-West4-a
我已经在Tensorflow 2上构建了一个自定义模型，我希望运行作业，指定要利用TFRC程序和AI平台作业服务的确切区域；现在，我有一个YAML配置文件，看起来如下：
trainingInput:
scaleTier: basic-tpu
region: us-central1
hyperparameters:
浏览 4提问于2020-11-24得票数 0
回答已采纳
1回答
tensorflow中是否有任何python (或任何其他方式)来检查TPU加速器是v2还是v3 TPU？
浏览 7提问于2019-12-11得票数 4
回答已采纳
我有一个类似如下的代码：
def getModel():
model = Sequential()
model.Add(...)
.....
model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(model,
strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(
tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLA
浏览 5提问于2019-01-27得票数 0
我以前在run_pretraining.py () tensorflow version 1.15.5版本中使用了python脚本。我也使用谷歌云TPU。是否可能使用tensorflow 2.x版本从零开始在TPU上进行伯特预培训的python脚本？
浏览 5提问于2022-07-25得票数 2
回答已采纳
1回答
我使用Talos来运行Keras模型的超参数调优。在Google TPU上运行这段短代码非常慢。我认为这与数据类型有关。我是否应该将其转换为张量，以使TPU更快？
%tensorflow_version 2.x
import os
import tensorflow as tf
import talos as ta
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from sk
浏览 5提问于2020-02-12得票数 0
回答已采纳
2回答
我使用Talos和Google TPU来运行Keras模型的超参数调优。我使用的是Tensorflow 2.0.0和Keras2.2.4-TF：
import os
import tensorflow as tf
import talos as ta
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
def iris_model(x_train, y_train, x_val, y_val, params):
# Specify a distributed
浏览 3提问于2019-11-25得票数 0
我正试着在colab上使用TPU
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=[auc])
model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(
model,
strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(
tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(
浏览 1提问于2019-06-02得票数 2
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