Colab TPU上的RNN运行速度与本地CPU版本相同
我实现了RNN的本地版本和RNN的Colab TPU版本(代码如下)。当我执行Colab TPU版本(如下代码)时，训练速度非常慢，就像我在笔记本电脑的CPU上运行的本地版本一样。 Colab TPU是否支持RNN网络？ 我是否遗漏了什么？ import tensorflow as tf import os from tensorflow.keras import Sequent
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用大数据集训练Google Colab TPU上的seq2seq模型-KERAS
我正在尝试使用Google Colab TPU上的KERAS训练序列到序列模型的机器翻译。 我有一个可以加载到内存中的数据集，但我必须对其进行预处理才能将其提供给模型。特别是，我需要将目标单词转换为一个热点向量，并且在许多示例中，我无法将整个转换加载到内存中，因此我需要批量处理数据。 我将此函数用作批处理生成器： def generate_batch_bert(X_ids, X_mas
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TF1.14][TPU]无法在使用TPU的Colab上使用自定义TF记录数据集
我已经创建了一个由元素及其对应标签组成的TFRecord数据集文件。我想把它用在使用免费TPU的Colab上的培训模型上。我可以加载TFRecord文件，甚至可以运行迭代器来查看内容，但是，在它引发以下错误之前，它会抛出以下错误- UnimplementedError: From /job:worker/replica:0/task:0: File system scheme '[local
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使用 TPU 的 TensorFlow 对象检测训练错误
我正在关注 Google 在 TPU 帖子上的对象检测，但在训练方面遇到了障碍. 查看作业日志，我可以看到 ml-engine 为各种软件包运行了大量 pip 安装，配置了 TPU，然后提交了以下内容: 运行命令:python -m object_detection.model_tpu_main--model_dir=gs://{MY_BUCKET}/train --tpu_zone us
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在Colab TPU上保存模型时非常慢
我的情况是，在Colab TPU环境下，保存模型非常慢. 在使用 checkpoint 回调时，我首先遇到了这个问题，这导致训练停留在第一个时期的末尾. 然后，我尝试进行回调，并仅使用 model.save_weights()保存模型，但没有任何改变.通过使用Colab终端，我发现5分钟的保存速度约为100k. Tensorflow的版本= 2.3 我的模型拟合代码在这里:
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为什么Google Colab TPU的速度和我的计算机一样慢?
由于我的数据集很大且PC上没有很多功能，因此我认为在Google Colab上使用TPU是个好主意. 所以，这是我的TPU配置: try:tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()print('在TPU上运行'，tpu.master())除了ValueError:tpu =无如果是tpu:tf.config.expe
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Google Colab TPU中未实现文件系统方案"[本地]"
我在Google Colab中使用TPU运行时，但是在读取文件时遇到问题(不确定).我使用以下方法初始化了TPU: 将tensorflow导入为tf导入操作系统将tensorflow_datasets导入为tfds解析器= tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu ='grpc://'+ os.environ ['COLAB_TP
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减少内存的Tensorflow TPU v2/v3 bfloat16
我的模型太大，无法使用普通的v2 TPU设备获得大于64的批处理.在问题排查网站上，提到即将到来的tensorflow版本将包含bfloat16支持.新支持的tf版本1.9-1.12现在是否可以使用bfloat16，如果可以，我可以使用的优化器数量有限吗?我没有找到任何进一步的文档，但是在tensor2tensor模型中看到了bfloat16的用法，所以我想一定有办法. 此外，我了解到 TP
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在Google Colab上掩盖TPU的R-CNN
我们正在尝试使用Google Colab TPU构建图像分割深度学习模型.我们的模型是Mask R-CNN. TPU_WORKER = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'] import tensorflow as tf tpu_model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model( model.keras_mode
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Google Colab：为什么CPU比TPU快？
我正在使用Google colab TPU 来训练简单的 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。 导入时间it import os import tensorflow as tf from sklearn.datasets从sklearn.model_selection导入load_iris 从tensorflow.keras.mod
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Google Cloud ML随附的TPU自定义芯片
使用TensorFlow时，哪种类型的硬件用作Google Cloud ML的一部分?还只能使用CPU或张量处理单元(定制卡)吗? 参见此文章 解决方案 从2018年6月27日起，云TPU可供公众使用:这是在Google Next '18上宣布的: https://www.blog.google/products/google-cloud/empowering-business
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TPU本地文件系统不存在?
我编写了一个NN模型，该模型分析图像并最后提取8个浮点数.该模型在我的计算机上运行良好(但运行缓慢)，因此我在TPU云上尝试了BAM！我有一个错误: I1008 12:58:47.077905 140221679261440 tf_logging.py:115]从training_loop记录的错误:文件系统方案'[local]'未实现(文件:'/home/gcloud_iba/Data/C
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Keras TPU.编译失败:检测到不支持的操作
我尝试使用Google Colab TPU运行我的keras UNet模型，我遇到了UpSampling2D这个问题.有解决方案或解决方法吗? 要运行的代码: import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflo
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ValueError:操作u'tpu_140462710602256/VarIsInitializedOp'已标记为不可提取
代码在GPU和CPU上正常工作，但是当我使用keras_to_tpu_model函数使模型能够在TPU上运行时，发生了错误. 这是colab的完整输出: https://colab.research.google.com/gist/WangHexie/2252beb26f16354cb6e9ba2639970e5b/tpu-error.ipynb 将运行类型更改为TPU，我认为可以重现.
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tf.data.Dataset:不得为给定的输入类型指定`batch_size`参数
我正在使用 Talos 和Google colab TPU 来运行 Keras 模型的超参数调整.请注意，我正在使用Tensorflow 1.15.0和Keras 2.2.4-tf. import os import tensorflow as tf import talos as ta from tensorflow.keras.models import Sequential from
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