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今天就跟大家聊聊有關怎樣使用TPU訓練模型，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
如果想嘗試使用Google Colab上的TPU來訓練模型，也是非常方便，僅需添加6行代碼。
在Colab筆記本中：修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 TPU
注：以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。
可通過以下colab鏈接測試效果《tf_TPU》：
https://colab.research.google.com/drive/1XCIhATyE1R7lq6uwFlYlRsUr5d9_-r1s
%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
from tensorflow.keras import *
MAX_LEN = 300
BATCH_SIZE = 32
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = datasets.reuters.load_data()
x_train = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train,maxlen=MAX_LEN)
x_test = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test,maxlen=MAX_LEN)
MAX_WORDS = x_train.max()+1
CAT_NUM = y_train.max()+1
ds_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)) \
.shuffle(buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \
.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache()
ds_test = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test)) \
.shuffle(buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \
.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache()
tf.keras.backend.clear_session()
def create_model():
model = models.Sequential()
model.add(layers.Embedding(MAX_WORDS,7,input_length=MAX_LEN))
model.add(layers.Conv1D(filters = 64,kernel_size = 5,activation = "relu"))
model.add(layers.MaxPool1D(2))
model.add(layers.Conv1D(filters = 32,kernel_size = 3,activation = "relu"))
model.add(layers.MaxPool1D(2))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(CAT_NUM,activation = "softmax"))
return(model)
def compile_model(model):
model.compile(optimizer=optimizers.Nadam(),
loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[metrics.SparseCategoricalAccuracy(),metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5)])
return(model)
#增加以下6行代碼
import os
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'])
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(resolver)
with strategy.scope():
model = create_model()
model.summary()
model = compile_model(model)
history = model.fit(ds_train,validation_data = ds_test,epochs = 10)
看完上述內容，你們對怎樣使用TPU訓練模型有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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