[PYTHON] Erstellen Sie Cloud-TPU mit tf-nightly

Erstellen Sie Cloud-TPU mit tf-nightly

Ich möchte tf-nightly 2.x verwenden! Aber TPU unterstützt es nicht. Zu dieser Zeit war ich in Schwierigkeiten, weil es keine Erklärung gab, also machte ich mir eine Notiz.

Richten Sie zunächst den Punkt ein, an dem Sie Google Cloud Shell verwenden können. Geben Sie dann den folgenden Befehl ein.

ctpu tf-versions

Cloud TPU TensorFlow Versions:
	1.15	(default version)
	1.15.dev20190909
	1.15.dev20190821
	1.14
	1.14.1.dev20190518
	1.14.1.dev20190508
	1.13
	1.12
	1.11
	nightly
	nightly-2.x
	pytorch-0.1
	pytorch-0.5
	pytorch-nightly

Wählen Sie die Version, die Sie verwenden möchten.

ctpu up -tf-version nightly-2.x

Gehen Sie wie oben beschrieben vor, um tf2.0 pro Nacht auszuwählen. Sie werden aufgefordert, y einzugeben.

ctpu will use the following configuration:

  Name:                 your name
  Zone:                 us-central1-b
  GCP Project:          your_project
  TensorFlow Version:   nightly-2.x
  VM:
      Machine Type:     n1-standard-2
      Disk Size:        250 GB
      Preemptible:      false
  Cloud TPU:
      Size:             v2-8
      Preemptible:      false
      Reserved:         false

OK to create your Cloud TPU resources with the above configuration? [Yn]:

Sie können die TPU mit dem folgenden Befehl überprüfen.

gcloud compute tpus list

NAME             ZONE           ACCELERATOR_TYPE  NETWORK_ENDPOINTS  NETWORK  RANGE          STATUS
your_name        us-central1-b  v2-8              10.240.x.x:8470    default  10.240.x.x/29  READY

Sie können dies lernen, indem Sie es wie folgt als Resolver angeben.

resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://10.240.x.x:8470')

Bemerkungen

Beachten Sie übrigens, dass es nur funktioniert, wenn Sie in strategie.scope / job: worker angeben und einen Datensatz oder ein Modell erstellen, wie unten gezeigt.

with strategy.scope():
    with tf.device("/job:worker"):
			...