在没有GCS的情况下使用colab TPU
在没有GCS（Google Cloud Storage）的情况下，可以使用Colab TPU（Tensor Processing Unit）进行云计算。TPU是一种专门用于加速人工智能工作负载的硬件加速器。Colab是Google提供的免费云端Jupyter笔记本环境。
在使用Colab TPU的情况下，可以按照以下步骤进行：
- 导入必要的库和模块：根据具体的任务需求，导入所需的Python库和模块，例如TensorFlow、PyTorch等。
- 连接到Colab：在Colab中，首先需要连接到Colab的运行时环境，可以通过点击"连接"按钮完成。
- 检查TPU设备：通过以下代码检查Colab中是否已经分配了TPU设备：
import tensorflow as tf
try:
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() # TPU detection
tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(tpu)
tpu_strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(tpu)
print('TPU device found')
except ValueError:
tpu_strategy = None
print('No TPU device found')- 加载数据和模型：根据具体需求，可以从本地文件系统或网络中加载数据集和预训练模型。
- 定义和训练模型：根据具体任务，定义模型结构和损失函数，然后使用TPU进行模型训练。以下是一个使用Keras和TPU进行模型训练的示例代码：
with tpu_strategy.scope():
model = tf.keras.Sequential([...]) # 定义模型结构
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 编译模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val)) # 使用TPU进行模型训练- 运行和评估模型：使用训练好的模型进行预测和评估。例如，可以使用以下代码进行模型预测：
predictions = model.predict(x_test)需要注意的是，在Colab中使用TPU进行云计算可能会受到一些限制，如时间限制、资源限制等。另外，Colab也提供了一些其他功能和资源，如GPU加速、云端存储等，可以根据具体需求进行使用。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云TPU产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/tpu
- 腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云对象存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
通过以上步骤，可以在没有GCS的情况下，利用Colab TPU进行云计算，并且根据具体需求选择适合的腾讯云产品进行辅助。
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1回答
定价
、、
我想使用谷歌Colab免费TPU与自定义数据集，这就是为什么我需要上传到GCS。我在GCS中创建了桶并上传了数据集。
我还读到，GCS中有两类具有数据的操作:操作类A和操作类B，。
我的问题是:从Google中的GCS访问数据集是否属于这些操作类之一？使用GCS给Colab TPU的平均价格是多少？
浏览 9提问于2021-04-12得票数 0
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当在Google上使用TPU时(比如在中)，我们被告知要创建一个GCS桶。然而，它并没有告诉我们在哪里。在不知道Colab实例的区域/区域的情况下，我害怕创建一个水桶，因为我担心会遇到计费问题。
实际上有几个问题：
是免费从Colab访问GCS水桶，还是适用正常的网络出口费？
我能得到colab实例的区域/区域吗？。
如果上述两个问题的问题都是“否”：在使用TPU与Colab一起使用时，有什么解决办法来尽量减少成本？
浏览 8提问于2020-02-13得票数 4
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2回答
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
浏览 0提问于2020-08-08得票数 1
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1回答
有没有一种方法可以在Colab/Kaggle笔记本中使用TPU而不将数据集托管在GCS桶上？Google/Kaggle提供了这个功能吗？
P.S.：我正在使用TensorFlow v2.4.1
浏览 0提问于2022-12-06得票数 0
1回答
简单的问题。我想使用谷歌colab中的TPU。在所有教程中，我都看到建议使用GCS存储桶来使用自定义数据集。我现在的问题是，我必须使用谷歌服务还是可以使用AWS。使用colab实例的磁盘有什么解决方法吗？ 如果您需要知道，我使用的是TensorFlow 2和Python3
浏览 36提问于2020-10-14得票数 1
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1回答
我想看看用TPU和GPU训练模型有什么不同。 这是训练模型部分： import time
start = time.time()
tf.keras.backend.clear_session()
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'])
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
#TPU initialization
tf.t
浏览 21提问于2021-03-26得票数 3
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在Google Colab中，有没有一种编程方法可以检查我连接的是gpu或tpu环境？ 例如，我可以使用下面的代码检查它是否在tpu运行时下。但是什么是'gpu‘运行时呢？ 导入操作系统 os.environ中的tpu_good_to_go = "COLAB_TPU_ADDR“
浏览 60提问于2021-07-12得票数 0
我试图使用TPU选项在Google上运行一个简单的MNIST分类器。在使用Keras创建模型之后，我试图通过以下方法将其转换为TPU：
import tensorflow as tf
import os
tpu_model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(
model,
strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(
tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.envi
浏览 0提问于2018-11-04得票数 2
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1回答
Google colab在运行时加速器中引入了TPU。我找到了一个例子，如何在中使用TPU。但是这个例子在google-colaboratory上不起作用。它停留在下面这一行：
tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(model, strategy=strategy)
当我在colab上运行时，它返回用于TPU加速器的[]。有人知道如何在colab上使用TPU吗？
浏览 2提问于2018-09-27得票数 13
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我正在尝试做这个教程()，但是使用我自己提供的TPU。但是，当我试图切换到我自己的TPU时，我无法解析TPU集群，也就是说，当我运行单元格时，我会得到一个超时：
tpu_addr = f"{MY_TPU_IP}:8470" # os.environ['COLAB_TPU_ADDR'], if running colab's TPU
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu=f'grpc://{tpu_addr}')
tf.config.experime
浏览 2提问于2020-01-29得票数 0
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2回答
我试图使用TPU引擎打开google工作簿中存储在google存储桶中的文件。然而，我总是面临这样的错误：
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'gs://vocab_jb/merges.txt'
我的问题很简单:我应该如何使一个桶在谷歌存储可读的google？我什么都试过了：
使用IAM公开水桶
向所有者分配一个特殊的电子邮件入口。
通过LCA选项公开文件
跟随x个不同的
我每次都尝试通过"gs:// bucket“或"”调用桶
但没有一种选择是正确的。更让
浏览 4提问于2021-01-26得票数 0
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2回答
我正在运行Google笔记本，并试图捕获TPU分析数据，以便在TensorBoard中使用，但是在运行capture_tpu_profile代码时，无法让capture_tpu_profile在后台运行。
到目前为止，我尝试在后台运行捕获过程：
!capture_tpu_profile --logdir=gs://<my_logdir> --tpu=$COLAB_TPU_ADDR &
和
!bg capture_tpu_profile --logdir=gs://<my_logdir> --tpu=$COLAB_TPU_ADDR
浏览 0提问于2018-11-11得票数 1
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我使用过Google Colab，运行时类型为NONE。我已经在虚拟机驱动器上创建了很多文件(19000)。现在我已经将运行时类型更改为TPU，并且我还没有看到我的文件。 从非虚拟机到TPU虚拟机共享/复制我的文件有什么技巧吗？ ?
浏览 14提问于2019-03-08得票数 0
我想在Google中使用dataset (170+GB)。我有两个问题：
由于colab的可用空间约为66 if，如果数据托管在GCS中，是否有一种方法直接在Colab中使用来自GCS的数据？如果没有，有什么可能的解决办法？
如何将数据集直接从可下载链接上传到GCS，因为由于可用空间有限，我无法进入colab？
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 2提问于2021-04-04得票数 2
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(下面的代码)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？ 我是不是漏掉了什么？ import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClu
浏览 12提问于2020-08-25得票数 1
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所以我正在尝试制作一个有150个类的照片分类器。我正在尝试在google colab TPU上运行它，我知道我需要一个带有try_gcs = True的tfds &为此，我需要将一个数据集放到google colab云上。因此，我将生成器转换为tfds，并将其存储在本地
my_tf_ds = tf.data.Dataset.from_generator(datafeeder.allGenerator,
output_signature=(
tf.TensorSpec(shape=(64,64,3), dtype=tf.fl
浏览 3提问于2021-04-18得票数 0
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.
浏览 20提问于2020-01-17得票数 0
我很好奇，如果google colab中有TPU的话，xgboost会不会使用TPU？它确实很好地利用了GPU……
浏览 10提问于2020-05-22得票数 0
我有BoostedTreesClassifier的代码，它可以工作，但需要很长时间的数据量，我给它和参数我选择，即max_depth
我正在尝试使用TPUEstimator 在具有TPU的Colab中使用BoostedTreesClassifier estimator
TPUEstimator可以使用BoostedTreesClassifier吗？我发现只有神经网络可以与估计器/TPUEstimator 一起使用
让BoostedTreesClassifier与Colab TPU协同工作的正确方法是什么？
tpu_estimator = tf.contrib.tpu.TPUEstimator
浏览 64提问于2019-06-25得票数 0
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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
浏览 6提问于2021-08-06得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用TPU在Colab上训练和运行一个图像分类模型。没有火炬。 我知道TPU只能处理GCS存储桶中的文件，所以我从存储桶中加载了数据集，并对检查点和日志记录函数进行了注释，以避免出现此类错误。我只想看到它在TPU上训练时没有错误。 在CPU和GPU上，代码可以工作，但是当我在创建模型之前使用with strategy.scope():时出现问题。这是在我训练模型时给我带来问题的函数： def train_step(self, images, labels):
with tf.GradientTape() as tape:
predictionProbs =
浏览 17提问于2020-12-11得票数 2
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2回答
因为我有一个很大的数据集，而且我的PC没有多少电力，所以我认为在Google Colab上使用TPU是一个好主意。 下面是我的TPU配置： try:
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
print('Running on TPU ', tpu.master())
except ValueError:
tpu = None
if tpu:
tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu)
tf.tpu.experi
浏览 90提问于2020-12-15得票数 1
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
浏览 1提问于2019-09-19得票数 0
1回答
一般来说，有一些很好的例子，使用TF优化器来解决一般(非深度学习)问题。给予：
我们希望能够将这两者结合起来，并利用基于TPU的优化来解决高维问题。
为此，我有一个简单的colab代码，它合并了上面的两个示例：
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_function
import os
import pprint
import tensorflow as tf
if 'COLAB_TPU_ADDR' not in os.env
浏览 1提问于2019-03-14得票数 2
我尝试进行身份验证，以便在本地机器上运行的jupyter笔记本电脑中使用BigQuery和云存储等GCP资源。
1) pip install google-colab 2)在单元中运行：
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
我剪切/粘贴了验证码，但得到了：
OperationalError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-93f8cbc33ddf> in <module>()
浏览 0提问于2019-10-21得票数 0
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")
浏览 0提问于2019-03-19得票数 2
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1回答
我不使用凯拉斯。我想在Google Colab上使用TPU。问题：
tf.session能自动使用TPU吗？在TPU计算中tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy、tf.contrib.tpu.rewrite、tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver做什么？他们都有必要吗？
浏览 6提问于2019-10-25得票数 0
我们正在尝试使用Google Colab TPU构建一个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_model,
strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(
tf.contrib.cluster_resolver.TPUCl
浏览 0提问于2018-10-17得票数 3
在google colab中使用TPU时，我有以下错误
任务:无法为操作副本分配设备{{节点Adam/iterations/IsInitialized/VarIsInitializedOp}}已显式分配给/job:worker/replica:0/task:0/ device :TPU:0，但可用设备为/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0，/job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_CPU:0。确保设备规范引用了有效的设备。[Adam/iterations/IsInitialized/VarIsIni
浏览 1提问于2019-10-27得票数 1
我将从在colab中运行TPU切换到在Google云中运行TPU。我习惯于在colab jupyter笔记本上运行培训，但是从GCP快速启动指南中，我需要使用shell脚本，并将我的代码转换为脚本。
有办法打开我的GCP的木星笔记本版本吗？
浏览 7提问于2020-07-17得票数 3
回答已采纳
我有一个USB TPU，并想使用它作为谷歌Colab的本地运行时。我找不到任何关于这个话题的资源。您可以使用本地运行时(local Jupyter)，其解释如下：https://research.google.com/colaboratory/local-runtimes.html 我是否需要在本地Jupyter中安装所有TPU库，然后作为本地运行时连接到本地Jupyter，才能开始在Colab中使用USB TPU？
浏览 20提问于2019-10-13得票数 2
2回答
我正在Google Colab上训练一些深度学习模型，运行时类型设置为TPU。RAM和磁盘状态显示我已经在Colab上使用了大部分磁盘存储。有没有办法重置它？或者删除一些东西来释放更多的磁盘空间？我知道我可以改用GPU，这会给我更多的磁盘空间，然而，我的型号需要永远改变，所以我真的想留在TPU上。提前感谢！
浏览 142提问于2019-11-28得票数 6
2回答
我需要找到将我的数据集放在GCS中的相同区域，这样我就可以避免在TPU上运行培训和从GCS读取大型数据集时收取费用。
有人知道如何找到当前的Google实例区域吗？
浏览 0提问于2020-08-26得票数 1
回答已采纳
我正在试用新增加的TPU支持谷歌Colab与简单猫狗数据集。
在创建了一个简单的CNN之后，我尝试将模型导出到TPU。但是它失败了
TypeError: Checkpointable._track_checkpointable() passed type <class 'keras.engine.topology.InputLayer'>, not a Checkpointable.
这是我在Colab上写的代码。
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3,3), activation=&#
浏览 1提问于2018-10-07得票数 7
回答已采纳
我正试图在Google引擎上运行一个培训工作。我把这份工作提交给
gcloud ml-engine jobs submit training `whoami`_object_detection_`date +%s` \
--job-dir=gs://${YOUR_GCS_BUCKET}/train \
--packages dist/object_detection-0.1.tar.gz,slim/dist/slim-0.1.tar.gz,/tmp/pycocotools/pycocotools-2.0.tar.gz \
--module-name object_detection.model
浏览 0提问于2019-07-02得票数 0
回答已采纳
在使用colab时，我想使用google存储桶中的kaggle数据集。 首先:有没有办法通过kaggle api将kaggle数据集直接上传到google bucket？ 第二:如何在不将数据复制到笔记本的情况下使用colab中的google存储桶中的数据？ 目前，我在colab中使用google bucket的经验是通过一个URI进行音频转录，如下所示： gcs_uri = 'gs://bucket_name/file_name.wav'
audio = types.RecognitionAudio(uri=gcs_uri) 我猜我也可以做一些类似的事情，直接从URI将数据
浏览 18提问于2019-02-22得票数 4
tensorflow 2.x的代码如下：
将tensorflow作为tf导入
导入操作系统
将tensorflow_datasets作为tfd导入
=tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://'+‘’COLAB_TPU_ADDR‘)
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
策略= tf.distribute.experimental
浏览 3提问于2020-06-01得票数 0
无论我们是使用Google还是直接访问Cloud，下面的程序只提供关于底层TPU的有限信息：
import os
import tensorflow as tf
tpu_address = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR']
print ('TPU address is', tpu_address)
def printTPUDevices():
with tf.Session(tpu_address) as session:
devices = session.list_devi
浏览 0提问于2018-11-13得票数 3
回答已采纳
我正在使用谷歌协作来预训练bert.My train_data在谷歌云存储上，我的代码在colab上
IS_COLAB_BACKEND = 'COLAB_GPU' in os.environ
if IS_COLAB_BACKEND:
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
model_saved_path = 'gs://zhongxing_train/model/roberta_pretrain_model2.ckpt'
corpus_paths = ['gs:/
浏览 0提问于2020-05-02得票数 0
我经常使用Google Colab来训练TF/PyTorch模型，因为Colab为我提供了GPU/TPU运行时。此外，我喜欢使用MLflow来存储和比较经过训练的模型，跟踪进度，共享等。在Google Colab中使用MLflow有哪些可用的解决方案？
浏览 12提问于2020-05-05得票数 3
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
浏览 4提问于2020-11-08得票数 2
3回答
与PyTorch一起使用TPU
、、、、
我正在尝试使用谷歌云的TPU来自Colab。我通过使用Tensorflow完成了本教程中的操作。
有没有人知道是否可以使用PyTorch的TPU？如果是这样的话，我怎么做呢？你有什么例子吗？
浏览 0提问于2018-10-04得票数 14
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我正在尝试运行一个需要tpu名称和配置中的区域的代码。 使用TPU运行时，如何在Google Colab中找到TPU名称和区域？
浏览 32提问于2021-04-08得票数 0
1回答
我想将Colab连接到付费TPU (从免费TPU升级)。我使用本指南创建了一个JSON key：https://cloud.google.com/docs/authentication/production#auth-cloud-explicit-python，然后将其上传到Colab。我可以连接到我的存储器，但不能连接到TPU： %tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
import os
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = './gcp-permissi
浏览 14提问于2020-01-18得票数 6
回答已采纳
我在基于https://keras.io/examples/vision/image_classification_efficientnet_fine_tuning/的Colab+TPU上使用TF 2.3.0更新了我的模型，特别是在从预先训练的权重段落中进行数据增强和迁移学习之后。 当我启动model.fit时，我得到了这个错误： InvalidArgumentError: 9 root error(s) found.
(0) Invalid argument: {{function_node __inference_train_function_372657}} Compilation
浏览 35提问于2020-08-07得票数 2
回答已采纳
1回答
如何在colab上查看TPU的规格，对于GPU，我可以使用以下命令 nvidia-smi 但是它不适用于TPU，我怎样才能看到TPU的规格？
浏览 32提问于2020-04-19得票数 3
我正在使用Colab中的Tensorflow Lite model Maker训练一个对象检测模型(EfficientDet-Lite)，我想使用Cloud TPU。我有一个GCS存储桶中的所有图像，并提供了一个CSV文件。当我调用object_detector.create时，我得到以下错误：
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py in shape(self)
1196 # `_tensor_shape` is declared and defined in t
浏览 6提问于2021-07-27得票数 0
Kaggle TPU切换到tf 2.3.1。但我需要tf 2.2.0。
我试过：
!pip install tensorflow~=2.2.0
Tensorflow切换到2.2.1。但是我发现了一个错误：
InvalidArgumentError: NodeDef预期输入'string‘与指定的0输入不匹配；Op；attr=T:type；attr=tensor_name:string；attr=send_device:string；attr=send_device_incarnation:int；attr=recv_device:string；attr=client_terminat
浏览 3提问于2020-11-01得票数 0
我正试着在colab上使用TPU
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=[auc])
model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(
model,
strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(
tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(
浏览 1提问于2019-06-02得票数 2
2回答
我想在GCS中获得文件的创建时间，我使用了下面的代码：
println(Files
.getFileAttributeView(Paths.get("gs://datalake-dev/mu/tpu/file.0450138"), classOf[BasicFileAttributeView])
.readAttributes.creationTime)
问题是，Paths.get函数将//替换为/，所以我将得到gs:/datalake-dev/mu/tpu/file.0450138而不是gs://datalake-dev/mu/tpu/file.0450138。
有人
浏览 26提问于2022-08-11得票数 0
回答已采纳
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