在TPU上运行带有Cloud ML Engine的TensorFlow trainer会产生google.rpc.QuotaFailure

google.rpc.QuotaFailure是Google Cloud Platform (GCP) 中的一个错误类型，表示配额限制失败。当使用TPU（Tensor Processing Unit）运行带有Cloud ML Engine的TensorFlow trainer时，可能会遇到这个错误。

Cloud ML Engine是GCP的一项托管服务，用于训练和部署机器学习模型。它提供了一个分布式的TensorFlow训练环境，可以在多个计算资源上运行训练作业，包括TPU。

TPU是Google开发的专用硬件加速器，旨在加速机器学习工作负载。它可以提供比传统的中央处理单元（CPU）或图形处理单元（GPU）更高的性能和效率。

当在TPU上运行带有Cloud ML Engine的TensorFlow trainer时，可能会因为配额限制而导致google.rpc.QuotaFailure错误。这意味着您的GCP账户在使用TPU资源方面达到了配额限制，无法继续使用。

要解决这个问题，您可以考虑以下几点：

1. 提高配额限制：您可以通过GCP控制台或使用GCP API请求提高您的TPU配额限制。具体的步骤和要求可以参考腾讯云的文档：腾讯云TPU配额管理。
2. 优化资源使用：您可以检查您的代码和训练作业，确保它们在使用TPU资源方面是高效的。优化模型架构、数据处理和训练算法等方面可以帮助减少资源使用量。
3. 考虑其他资源：如果您的TPU配额限制无法提高或不满足需求，您可以考虑使用其他资源进行训练，例如CPU或GPU。腾讯云提供了多种计算资源供选择，您可以根据实际需求选择适合的产品。

总结起来，google.rpc.QuotaFailure表示在TPU上运行带有Cloud ML Engine的TensorFlow trainer时遇到了配额限制失败的错误。要解决这个问题，您可以提高配额限制、优化资源使用或考虑其他资源。腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，可以满足您的需求。