我按照教程"Pre-training FairSeq RoBERTa on Cloud TPU using Pytorch“设置了一个可抢占(v2-8) TPU环境,并训练了我的RoBERTa模型。按照文档的说明,PyTorch环境基于torch-xla-1.6。但是,它不会像往常一样在GPU中输出任何训练日志,并且会在2-3天内(间隔12小时)抛出两次RPC故障警告(参见下文-此处删除网络端点)。 我的训练步数是161,529步。根据文档,根据我的配置,v2-8将在5个时期花费80小时。然而,我的工作似乎悬而未决。 有什么建议吗? W 4566 tensorflow/cor
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。
loss.backward()
(可以毫无问题地计算前向传播。)
terminate called after throwing an instance of 'std::runtime_error'
what(): tensorflow/compiler/xla/xla_client/computation_client.cc:280 : Missing XLA configuration
Aborted
-pytorch(1.12.0+cu102)
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")
请任何人能给我的代码运行TPU与Tensorflow V1?我正在尝试这段代码,但它只适用于Tensorflow 2.0: try:
# TPU detection. No parameters necessary if TPU_NAME environment variable is
# set: this is always the case on Kaggle.
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
print('Running on TPU ', tpu.m
~\AppData\Roaming\Python\Python36\site-packages\tensorflow\contrib\tpu\python\tpu\tpu_estimator.py in <module>()
38 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_config
39 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_context
---> 40 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu
我正在学习上的教程。
我创建了一个TPU实例,并尝试通过gcloud compute ssh线路连接到它。然后,出现了这个错误。
AppData\Local\Google\Cloud SDK>gcloud compute ssh node-1 --zone=asia-east1-c
PythonERROR: (gcloud.compute.ssh) Could not fetch resource:
- The resource 'projects/project-masker/zones/asia-east1-c/instances/node-1' was not f
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
我在Colab和TPU运行时使用HuggingFace库训练BERT模型时遇到了这个问题。我已经正确设置了TPU,并检查它是否工作正常。 BERT模型的训练参数如下: from transformers import TFTrainer, TFTrainingArguments
training_args = TFTrainingArguments(
output_dir='./results', # output directory
num_train_epochs=5, # total number of tr
我已经按照上的说明操作了。除了必须将--tpu_name更改为--tpu的步骤4之外,一切似乎都像预期的那样工作。
失败的是"Profile“选项卡的生成。我执行了
capture_tpu_profile --tpu_name=$TPU_NAME --logdir=${model_dir}
产生了
Welcome to the Cloud TPU Profiler v1.6.0
Starting to profile TPU traces for 2000 ms. Remaining attempt(s): 3
Limiting the number of trace events t
我正在尝试从运行这个命令。
capture_tpu_profile --tpu=[my-tpu-name] --monitoring_level=2 --tpu_zone=[my-tpu-zone]
它会产生以下错误
2022-08-07 08:42:22.253271: I tensorflow/core/tpu/tpu_initializer_helper.cc:66] libtpu.so already in used by another process. Not attempting to load libtpu.so in this process.
WARNING: Lo
我正在尝试将我在Google云控制台中的Keras模型转换为TPU模型。不幸的是,我得到了一个错误,如下所示。下面是我的最小示例:
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
import tensorflow as tf
import os
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Dense(32))
model.add(Activation('relu
我已经使用TPUEstimator编写了tensorflow代码,但在use_tpu=False模式下运行它时遇到问题。我想在我的本地计算机上运行它,以确保所有操作都与TPU兼容。代码与普通的Estimator一起工作得很好。下面是我的主代码:
import logging
from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_config, tpu_estimator, tpu_optimizer
from tensorflow.contrib.cluster_resolver import TPUClusterResolver
from cap