我一直在遵循https://cloud.google.com/tpu/docs/custom-setup上的说明

现在我正在尝试从https://cloud.google.com/tpu/docs/quickstart运行一个小示例

但它挂在sess.run(tpu.initialize_system())

我怀疑它无法访问 TPU 网络端点，即使“gcloud beta 计算 tpus 列表”返回状态“READY”。

我有一个要编码的短语列表（例如 1000 个）（每个短语包含一个或多个单词）。我为每个短语重复使用相同的编码器（例如 RNN/Tensor2Tensor/等）（这意味着它们共享编码器中的学习参数）。结果，要学习的参数的大小很小，因为它只是单个编码器，但是由于列表很长，图的大小变得很大。谁能给我一些建议，说明在这种情况下如何减少内存（我认为这是因为图只是一遍又一遍地重复相同的计算子图（编码器），但那些子图共享参数）？谢谢你。

是否可以使用 tensorflow 的 tpu_estimator() 训练生成模型（即具有自定义损失计算的变分自动编码器）？

我的 VAE 的简化版本：

模型功能

TPU 配置初始化并使用我的 input_fn 正确加载数据集，但出现以下由自定义损失函数触发的错误：

DNNClassifierGoogle 的 TPU 要求您将 tensorflow Estimators 移植到TPUEstimators ，但我似乎无法弄清楚“罐装”估计器（如使用，tf.data.Dataset但我可能是错的。任何帮助表示赞赏。

我可以打开一个 ctpu 会话并从我的 git 存储库中获取我需要的代码，但是当我从云 shell 运行我的 tensorflow 代码时，我收到一条消息说没有 TPU 并且我的程序崩溃了。这是我收到的错误消息：

当我打开另一个 shell 并输入“ctpu status”时，我看到我的 tpu 集群正在运行，但我收到以下恐慌错误：

我尝试了此处建议的故障排除：https ://cloud.google.com/tpu/docs/troubleshooting 但它不起作用，因为当我进入时一切看起来都很正常

我也尝试过创建一个全新的项目，甚至使用不同的谷歌帐户，但它并没有解决问题。我没有发现任何关于云 TPU 的类似错误。我错过了一些明显的东西吗？

感谢您的帮助！

我曾尝试使用API实现Estimator基于 - 的 Tensorflow 模型，但未成功。TPUEstimator它在训练期间遇到错误：

开头还有一个警告，尽管我不确定它是否相关：

这是模型功能的相关部分：

我正在尝试TPUEstimator通过将--use_tpu标志设置为False. 被TPUEstimator实例化并train因此被调用：

这个错误是什么意思，我该如何解决？

我正在尝试使用谷歌云的 TPU 训练我的模型。该模型在 CPU 和 GPU 上运行良好，我可以毫无问题地运行 TPU 教程（因此连接到 TPU 不是问题）。然而，当我在 TPU 云上运行我的程序时，我得到了一个错误。最重要的一行可能如下：

如果那里有重要的东西，这是完整的错误：

图的前向传播似乎构建得很好，但在这种情况下，TPU 不支持使用 AdamOptimizer 的反向传播。我尝试使用更多标准优化器（GradientDescentOptimizer 和 MomentumOptimizer），但没有帮助。前馈传递中的所有张量都采用与 TPU 兼容的格式（即 tf.float32）。

有人对我应该尝试什么有建议吗？

谢谢！

我已经使用 TPUEstimator 编写了一个 tensorflow 代码，但是在 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。该代码适用于普通的 Estimator。这是我的主代码：

我在 model_fn_tpu 中定义了一个胶囊网络，它返回 TPUEstimator 规范。优化器是标准的 AdamOptimizer。我已经进行了此处解释的所有更改https://www.tensorflow.org/guide/using_tpu#optimizer以使我的代码与 TPUEstimator 兼容。我收到以下错误：

有什么想法可以解决这个问题吗？先感谢您！

我正在关注Google 在 TPU 帖子上的对象检测，并且在培训方面遇到了困难。

查看作业日志，我可以看到 ml-engine 为各种包运行大量 pip 安装，提供 TPU，然后提交以下内容：

然后它会出错：

这是我第一次使用 ml-engine，我被卡住了。我发现错误引用 python2.7 很奇怪，因为我在 python3.6 环境中从笔记本电脑提交了作业。

关于从这里去哪里或做什么的任何想法？

分布式超参数搜索是否支持 TPU？我正在使用该tensor2tensor库，它支持 CloudML进行超参数搜索，即以下对我来说可以在 GPU 上对语言模型进行超参数搜索：

但是，当我尝试使用 TPU 时，如下所示：

我得到错误：