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")
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
~\AppData\Roaming\Python\Python36\site-packages\tensorflow\contrib\tpu\python\tpu\tpu_estimator.py in <module>()
38 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_config
39 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_context
---> 40 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu
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
我在Colab和TPU运行时使用HuggingFace库训练BERT模型时遇到了这个问题。我已经正确设置了TPU,并检查它是否工作正常。 BERT模型的训练参数如下: from transformers import TFTrainer, TFTrainingArguments
training_args = TFTrainingArguments(
output_dir='./results', # output directory
num_train_epochs=5, # total number of tr
我已经按照上的说明操作了。除了必须将--tpu_name更改为--tpu的步骤4之外,一切似乎都像预期的那样工作。
失败的是"Profile“选项卡的生成。我执行了
capture_tpu_profile --tpu_name=$TPU_NAME --logdir=${model_dir}
产生了
Welcome to the Cloud TPU Profiler v1.6.0
Starting to profile TPU traces for 2000 ms. Remaining attempt(s): 3
Limiting the number of trace events t
我正在尝试从运行这个命令。
capture_tpu_profile --tpu=[my-tpu-name] --monitoring_level=2 --tpu_zone=[my-tpu-zone]
它会产生以下错误
2022-08-07 08:42:22.253271: I tensorflow/core/tpu/tpu_initializer_helper.cc:66] libtpu.so already in used by another process. Not attempting to load libtpu.so in this process.
WARNING: Lo
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
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
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.
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()
我正在尝试使用GC控制台创建TPU: ctpu up --name=daniels-tpu --zone=us-central1-b --tpu-size=v3-8 --tf-version=1.15 --tpu-only -noconf --require-permissions 我得到了以下错误: ctpu will use the following configuration:
Name: daniels-tpu2
Zone: us-central1-b
GCP Project: ai2-a
我正在尝试使用云TPU上的TPU Estimator API训练模型。错误日志和读取我的输入数据的代码附在下面。我尝试使用python调试器来确定哪里遇到了bug。在遇到错误之前,控件不会退出traing_input_fn函数。所以,我相信我的数据管道是问题的根源。有人能帮我解决这个问题吗?如果有必要,我很乐意提供更多的信息。谢谢 INFO:tensorflow:Error recorded from training_loop: The features to the model returned by input_fn must have static shape. Tensor: Te