Я пытался обучить модель resnet50, предоставленную PyTorch, на TPU v5-e8 с использованием пакета torch_xla, поскольку мой запас графического процессора Kaggle почти исчерпан. Однако я постоянно сталкивался с проблемами. Обучение на одном ядре TPU работает, но как только я пытаюсь использовать многоядерную обработку, начинается ад. Для справки я использовал фрагменты кода, представленные на странице XLA на GitHub, а также официальную документацию PyTorch XLA, но все равно каждый раз получаю одну и ту же ошибку. ИИ тоже не поможет. Использование аргумента отладки debug_single_process=True в torch_xla.launch() для указания использования только одного ядра — единственный способ заставить его работать, но это противоречит цели.
Bad StatusOr access: UNKNOWN: TPU initialization failed: Invalid --2a886c8_slice_builder_worker_addresses specified. Expected 8 worker addresses, got 1.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/799 ... ng-on-kagg
