Pronume demonstrativ exemple tpu

Notez que l`emplacement du seau n`a aucune relation avec la zone TPU. Vous pouvez également voir comment exécuter le modèle sur un ordinateur local. Suivez attentivement comment et quand les fonctions sont appelées et lorsque des valeurs spécifiques sont utilisées comme paramètres à partir des codes officiels. Le support expérimental pour les TPUs Cloud est actuellement disponible pour keras et Colab. Format d`enregistrement attendu par l`exemple de modèle MNIST. Normalement, nous utilisons TensorBoard pour surveiller notre formation en chargeant les données des points de contrôle que le TF. Les exemples ci-dessus sont la meilleure façon de commencer avec un Cloud TPU. Mettez cela à l`esprit pendant que nous traverserions les fonctions un par un. Le jeu de données MNIST contient un grand nombre d`images de chiffres écrits à la main dans la plage 0 à 9, ainsi que les étiquettes identifiant le chiffre dans chaque image. Vous pouvez exécuter le modèle sur un Cloud TPU.

Échafaudage et crochets sont pour une utilisation avancée, et peuvent généralement être omis. Vous devez définir l`argument use_tpu sur false et passer un TF. Où params [`batch-size`] contiendra la taille du lot. Vous avez besoin d`un seau de stockage cloud pour stocker les données que vous utilisez pour former votre modèle d`apprentissage automatique et les résultats de la formation. Il est recommandé que chaque TFRecord est de quelques Mo, car un grand nombre de petits fichiers aura une incidence négative sur les performances d`e/S. Cette collaboration avec les modèles imagenet inclus dans le référentiel démontre toutes ces meilleures pratiques. La seule exigence est que les lots de données alimentés à partir de votre pipeline d`entrée vers le TPU ont une forme statique, comme déterminé par l`algorithme d`inférence de forme TensorFlow standard. Ensuite, maintenez des implémentations distinctes de l`installation Estimator et model_fn, les deux encapsulant cette étape d`inférence. Ces erreurs se produisent parce que les travaux sont distribués entre TPU et CPU. Un EstimatorSpec est une structure simple de champs nommés contenant tous les TF. Sinon, il ne conservera que cinq des derniers points de contrôle dans votre seau par défaut.

Le pipeline d`entrée généré par votre input_fn est exécuté sur le processeur. Les mesures d`évaluation sont un élément essentiel de la formation d`un modèle. La suppression peut prendre plusieurs minutes. Après la formation, le modèle classifie les images entrantes en 10 catégories (0 à 9) en fonction de ce qu`elle a appris sur les images manuscrites du jeu de données MNIST. Une option viable consiste à se référer aux exemples de codes que TensorFlow a libérés. Pour la plupart des cas d`utilisation, nous vous recommandons de convertir vos données au format TFRecord et d`utiliser un TF. RunConfig configure la configuration de la formation où le résolveur est donné comme l`un des arguments. Il existe un certain format pour l`adresse IP, afin de définir les deux premiers chiffres comme dans l`exemple: 10. Merci Google pour faire et nous laisser accéder à ces processeurs extraordinaires. Ouvrez un éditeur de texte et créez un nouveau script Python nommé Cloud-TPU. Pour Google Kubernetes Engine, consultez le Guide rapide pour configurer le Cloud TPU.

Vous pouvez vous détendre lorsque vous voyez le premier point de contrôle se sauver. Votre invite doit maintenant être User @ ProjectName, montrant que vous êtes dans votre Cloud Shell. Exécutez la commande suivante pour configurer une machine virtuelle de moteur de calcul (VM) et un Cloud TPU avec les services associés.

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