我目前正试图在Google Colab的多个tpu核心上运行一些代码,但当同步代码(xm.rendezvous)在目标函数的末尾被调用时,我似乎得到了一个错误,但现在当同步代码在顶部时。下面是一个例子: # "Map function": acquires a corresponding Cloud TPU core, creates a tensor on it,
# and prints its core
def simple_map_fn(index, flags):
# xm.rendezvous('init') # place rendezv
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.
Note:这些步骤在Colab上工作时没有任何错误。
请帮我处理这个。我创建了一个数据集并将其保存为文件。
data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(( features, labels))
tf.data.experimental.save(data, myfile)
当我试图装载它时
data = tf.data.experimental.load(myfile)
然后在len(data)、data.batch(16)或data.take(1)等数据上运行任何函数,然后得到以下错误:
NotFoundError: Could not find me
我已经创建了一个包含元素及其对应标签的TFRecord数据集文件。我想用它来训练使用免费TPU的Colab模型。我可以加载TFRecord文件,甚至运行迭代器来查看内容,但是,在时代开始之前,它会抛出以下错误:
UnimplementedError: From /job:worker/replica:0/task:0:
File system scheme '[local]' not implemented (file: '/content/gdrive/My Drive/data/encodeddata_inGZIP.tfrecord')
[[{{n
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")
我对Google平台非常陌生,我正在尝试与TPU一起训练一个模型。我遵循这个与Google建立TPU。下面的所有代码都遵循本教程。
这是我所做的步骤:
import datetime
import json
import os
import pprint
import random
import string
import sys
import tensorflow as tf
assert 'COLAB_TPU_ADDR' in os.environ, 'ERROR: Not connected to a TPU runtime; please see the fi
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()
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