Google Colab TPU中未实现文件系统方案'[local]‘
Google Colab TPU中未实现文件系统方案'[local]'是指在Google Colab中的TPU环境中，不存在名为'[local]'的文件系统方案。TPU（Tensor Processing Unit）是由Google开发的专用硬件加速器，用于进行人工智能和机器学习任务的高性能计算。
在Google Colab中，用户可以使用TPU来加速深度学习任务。然而，与CPU或GPU不同，TPU并没有本地文件系统来直接访问文件。因此，'[local]'这个文件系统方案是不存在的。
为了在Google Colab TPU中操作文件，需要使用其他方式来实现。一种常见的方法是将文件存储在Google Drive上，然后通过挂载Google Drive的方式访问文件。可以使用以下步骤在Google Colab中挂载Google Drive：
- 引入相关库并进行授权：
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')- 运行上述代码后，会得到一个链接，点击链接并按照提示授权，然后复制授权码。
- 粘贴授权码，并按回车键。
- 此时，Google Drive将被挂载在
/content/drive目录下。
现在，您可以使用标准的文件操作命令（如cp，mv，ls等）来访问和操作Google Drive中的文件。
另外，Google Colab还提供了其他访问文件的选项，例如使用Python的google.colab库中的files模块上传和下载文件，或者使用Python的urllib库从Web中获取文件等。
综上所述，Google Colab TPU中并没有名为'[local]'的文件系统方案。为了在Google Colab TPU中操作文件，可以将文件存储在Google Drive上并通过挂载Google Drive的方式来访问文件。
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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
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我有一个USB TPU，并想使用它作为谷歌Colab的本地运行时。我找不到任何关于这个话题的资源。您可以使用本地运行时(local Jupyter)，其解释如下：https://research.google.com/colaboratory/local-runtimes.html 我是否需要在本地Jupyter中安装所有TPU库，然后作为本地运行时连接到本地Jupyter，才能开始在Colab中使用USB TPU？
浏览 20提问于2019-10-13得票数 2
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
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
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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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
我在Google Colab中使用TPU运行时，但在读取文件时遇到问题(不确定)。我使用以下命令初始化TPU： import tensorflow as tf
import os
import tensorflow_datasets as tfds
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'])
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver
浏览 38提问于2020-07-13得票数 9
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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
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
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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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
1回答
我不使用凯拉斯。我想在Google Colab上使用TPU。问题：
tf.session能自动使用TPU吗？在TPU计算中tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy、tf.contrib.tpu.rewrite、tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver做什么？他们都有必要吗？
浏览 6提问于2019-10-25得票数 0
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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我正在尝试运行一个需要tpu名称和配置中的区域的代码。 使用TPU运行时，如何在Google Colab中找到TPU名称和区域？
浏览 32提问于2021-04-08得票数 0
1回答
简单的问题。我想使用谷歌colab中的TPU。在所有教程中，我都看到建议使用GCS存储桶来使用自定义数据集。我现在的问题是，我必须使用谷歌服务还是可以使用AWS。使用colab实例的磁盘有什么解决方法吗？ 如果您需要知道，我使用的是TensorFlow 2和Python3
浏览 36提问于2020-10-14得票数 1
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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
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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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
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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我很好奇，如果google colab中有TPU的话，xgboost会不会使用TPU？它确实很好地利用了GPU……
浏览 10提问于2020-05-22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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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
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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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
当在Google上使用TPU时(比如在中)，我们被告知要创建一个GCS桶。然而，它并没有告诉我们在哪里。在不知道Colab实例的区域/区域的情况下，我害怕创建一个水桶，因为我担心会遇到计费问题。
实际上有几个问题：
是免费从Colab访问GCS水桶，还是适用正常的网络出口费？
我能得到colab实例的区域/区域吗？。
如果上述两个问题的问题都是“否”：在使用TPU与Colab一起使用时，有什么解决办法来尽量减少成本？
浏览 8提问于2020-02-13得票数 4
回答已采纳
在google colab中使用TPU时，我有以下错误
任务:无法为操作副本分配设备{{节点Adam/iterations/IsInitialized/VarIsInitializedOp}}已显式分配给/job:worker/replica:0/task:0/ device :TPU:0，但可用设备为/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0，/job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_CPU:0。确保设备规范引用了有效的设备。[Adam/iterations/IsInitialized/VarIsIni
浏览 1提问于2019-10-27得票数 1
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
回答已采纳
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
回答已采纳
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
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
我将这段BERT NER github代码移植到google colab，在那里我手动设置了运行它的标志(https://github.com/kyzhouhzau/BERT-NER)。 我将use_tpu设置为False，所以它应该使用GPU。 flags.DEFINE_bool("use_tpu", False, "Whether to use TPU or GPU/CPU.") colab上使用的TF版本是1.13.1，命令tf.test.gpu_device_name()返回'/device:GPU:0‘。 这是我在运行tf.app.run()
浏览 49提问于2019-03-23得票数 0
回答已采纳
我试着用Tensorflow 2在Colab上教自己转移学习技巧。
使用GPU很好，但是众所周知，Google有它的TPU，而且它们比GPU更快。
在Colab中，当我将"Type“从GPU切换到"TPU”时，我在下面的命令中添加--use_tpu=true
python /content/models/research/object_detection/model_main_tf2.py \
--pipeline_config_path={pipeline_fname} \
--model_dir={model_dir} \
--checkpoint_dir={model_d
浏览 15提问于2020-10-23得票数 0
该代码在GPU和CPU.But上运行良好，当我使用keras_to_tpu_model函数使模型能够在TPU上运行时，出现了错误。
这是colab的完整输出：
改变运行类型为TPU，我认为这是可以复制。
github上的代码：
您可以通过更改到GPU分支来测试gpu上的代码。
回溯
Traceback (most recent call last):
File "src/hypergraph_embedding.py", line 158, in <module>
h.train(dataset)
File "src/hypergra
浏览 0提问于2018-10-23得票数 3
回答已采纳
Google Colab提供的免费资源对于我的用例来说是不够的。
有没有办法用更多的内存旋转更强大的GPU/TPU，并在Google中使用它作为我的Colab笔记本呢？它不一定是谷歌云，但只要我可以轻松运行木星笔记本。我正在使用Keras/Tensorflow。
浏览 0提问于2019-06-19得票数 0
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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
我使用Google colab已经有一段时间了。最近我注意到43 GB的磁盘空间已经被占用了。即使我将运行时间改为TPU，107 GB中的43 GB仍然被占用。我尝试了工厂重置运行时，但它不起作用。即使我从另一个Google账户使用Google colab，仍然占用了43 GB的磁盘空间。如何清理磁盘空间？
浏览 516提问于2021-09-22得票数 1
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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
回答已采纳
我知道对于Tensorflow 2以后的版本，Tensorflow打印的输出可以很容易地根据级别进行抑制：
import tensorflow as tf
tf.get_logger().setLevel('ERROR')
然而，当我在Google Colab上使用TPU时，使用这种方法根本不会过滤掉以"Executing op“开头的消息。如何过滤掉这些邮件？
浏览 4提问于2020-11-23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
我使用过Google Colab，运行时类型为NONE。我已经在虚拟机驱动器上创建了很多文件(19000)。现在我已经将运行时类型更改为TPU，并且我还没有看到我的文件。 从非虚拟机到TPU虚拟机共享/复制我的文件有什么技巧吗？ ?
浏览 14提问于2019-03-08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
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
我使用google colab (启用了GPU)来训练我的基于pytorch和torchaudio的自动语音识别模型。但是当我尝试使用google colab TPU时，我在训练我的模型时得到了以下错误： ImportError: /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/_torch_sox.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN6caffe28TypeMeta21_typeMetaDataInstanceISt7complexIfEEEPKNS_6detail12TypeMetaDa
浏览 226提问于2020-07-09得票数 1
回答已采纳
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