我发现了有趣的模型-问题生成器，但不能运行它。torch_xla.core.xla_model as xm
ModuleNotFoundError: No module named 'torch_xla' 我用谷歌搜索了一下，发现"torch_xla“是用来训练TPU上的pytorch模型的东西。但我想在cpu上本地运行它(当然是为了推断)，当pytorch试图加载<e
浏览 24提问于2020-08-15得票数 1
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与PyTorch一起使用TPU
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我正在尝试使用谷歌云的TPU来自Colab。我通过使用Tensorflow完成了本教程中的操作。
有没有人知道是否可以使用PyTorch的TPU？如果是这样的话，我怎么做呢？你有什么例子吗？
浏览 0提问于2018-10-04得票数 14
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在使用图形处理器训练PyTorch模型后，我可以使用保存的权重在TPU上继续训练模型吗？
浏览 6提问于2021-09-25得票数 0
我想保存我在kaggle的TPU上训练的模型的权重，但我得到了一个错误。这是一个已知的错误，一个解决办法是将权重从TPU保存到cpu。有没有其他解决这个bug的办法？
浏览 13提问于2020-07-11得票数 0
由于TF2.0没有tf.contrib层，我如何转换我的模型来运行TPU上的培训，而不需要访问tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model()我的数据是.npy的，我有一个简单的模型，我只使用model.compile()和model.fit()来训练它，但是看起来这个
浏览 4提问于2019-04-05得票数 7
由于我是一名学生，所以我只能省下最初的300美元，所以我需要尽量减少试错阶段。我有一个基于Pytorch的模型，它目前运行在本地GPU上，在我的本地存储中有大约100 or的帧数据集，我正在寻找一个指南，展示如何设置一台机器来在我的Google (？)(或任何其他推荐的云存储)数据集中使用TPU来训练和测试我的模型。我发现的指南与我的</
浏览 8提问于2022-02-21得票数 1
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我正试着在Colab多核TPU上运行我的模型，但我真的不知道怎么做。我尝试了，但我得到了一些错误，我不能修复它，但我认为可能有更简单的等待来完成它。关于我的模型： def __init__(self,...): linear_output = self.linear(bert_output) return lin
浏览 2提问于2020-12-03得票数 1
似乎有几种方法可以在iOS上运行Pytorch模型。caffe2PyTorch(.pt) PyTorch(.pt) -> onnx -> -> onnx -> Core-ML (.mlmodel)PyTorch(.pt) -> LibTorch (.pt)PyTorch Mobile?上述方法的区别是什么？为什么人们使用caffe2或Core (.mlmodel)，它需要模型格式转换，而不是LibTorc
浏览 3提问于2020-06-05得票数 4
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我跟随这个在Google Colab TPU上启动了我的PyTorch Lightning项目。所以我安装了
!pip install cloud-tpu-client==0.10 https://storage.googleapis.com/tpu-pytorch/wheels/torch_xla-1.9-cp37该模型事先已在CPU和GPU上运行(即在另一个会话<
浏览 9提问于2021-11-27得票数 1
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我有一个使用BertModel.from_pretrained('test_model')保存的转换器模型然后，我想用BertModel.from_pretrained('test_model/')打开它，但我的本地PC上没有图形处理器。GPU and installed a driver from http://www.nvidia.com
浏览 2提问于2020-11-21得票数 1
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我想使用AutoML库自动胶合板与纸空间议会联盟/卡格尔TPU实例，因为规格的原因(大内存，大空间，和快速培训时间)。对于议会联盟，当我试图适应自动胶子预测器类时，库只识别可用的议会联盟，而不使用它。对于TPU，我还没有尝试它，因为有些地方我无法导入Autogluon库。最后，对于GPU，目前，根据我的尝试，Autogluon可以使用可用的GPU，但由于性能原因，我不想使用它。usr/local/lib/python3.8/dist-pa
浏览 20提问于2022-11-25得票数 0
我正在尝试导出TPUEstimator类型的分类器的SavedModel。由于我正在尝试导出模型以在GPU/CPU上运行预测，因此TPUEstimator的use_tpu参数被设置为False。当我尝试保存模型时，抛出了以下错误：(AssignVariableOp) is notsupported on the
浏览 2提问于2018-11-22得票数 3
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最近，我了解了Python的蜂鸟库。我在一个有两个标签的10m大小的数据集上训练了一个RandomForest。用sklearn进行推断需要450 ms。但是，在将相同的模型转换为PyTorch后，现在需要128 on的CPU推理。
如果两者都运行在CPU上，那么为什么蜂鸟的Pytorch模型比sklean模型
浏览 0提问于2020-06-23得票数 1
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损失是根据使用py手电(而不是TensorFlow)创建的目标模型计算的，在传播时，我运行下面的代码，并出现以下错误消息。(可以毫无问题地计算前向传播。): tensorflow/compiler/xla/xla_client/computation_client.cc:280 : Missing XLA configuration-pytorch(1.12.0+cu102)
torchvision(0.13.0+cu102) &l
浏览 36提问于2022-10-12得票数 1
我试着用TPU在google上训练一个简单的MLP模型。这对我来说毫无意义，因为我直接从google教程中复制了模型转换代码。:')我得到了预期的结果TPU devices:
[_DeviceAttributes(/job:tpu_worker&#
浏览 0提问于2019-03-19得票数 2
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在TPU上运行时，似乎无法使用RandomForestModel类进行拟合，因为op 'SimpleMLNumericalFeature‘没有实现：model_RF.fit(x=X_ent,y=Y_ent) NotFoundError:在运行在n-3f90423c-w-0上的二进制文件中，Op类型未注册“SimpleMLNumeri
浏览 3提问于2021-07-19得票数 0
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我正在尝试使用以下命令在GCP上创建一个可抢占的tpu实例 --image-project=deep-learning-platform-release\ --preemptible \这些命令崩溃，并出现以下错误：
ERROR:'compute.images.useR
浏览 12提问于2019-07-27得票数 0
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+1) % 7 == 0: g['lr'] = g['lr']*0.1;
但是当我训练简单的MLP时，CPU的使用率是100%左右，而gpu的使用率只有10%左右。防止使用GPU的问题是什么？
浏览 1提问于2018-06-09得票数 1
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我正在尝试训练一个模型，并使用tf.contrib.data.batch_and_drop_remainder来准备我的数据集。当我运行estimator.train时，会得到以下错误：
NotFoundError:在运行在n-be8b2535-w-0上的二进制文件中，Op类型未注册“BatchDatasetV2”。确保Op和内核已在此进程中运行的二进制文件中注册。请注意，如果您正在从tf.contrib加载使用ops的已保存的图形
浏览 0提问于2018-08-17得票数 2
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