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?resolver = tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR(resolver)
# Use the strategy to create and
我正试着用TPU在google colab上做一些基本的字符分类。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。name as the VM) strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(<em
我使用Colab,做了很多交易。我不希望它从一开始就被删除或破坏。你的意见是什么?flags.DEFINE_bool('use_tpu', False, 'Whether the job is executing on a TPU.') default=None,
help='Name of the Cloud TPU f