云TPU

此仓库汇集了与云TPU一起使用的参考模型和工具。

在云TPU上开始训练模型的最快方式是按照教程操作。点击下方按钮，使用 Google Cloud Shell 启动教程。

注意: 本仓库为公开镜像，不接受拉取请求。如有功能或 bug 相关的需求，请提交 issue。

运行模型

要在 models 子目录中运行模型，您可能需要通过以下命令将顶级 /models 文件夹添加到 Python 路径：

export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:/path/to/models"

Cloud TPUs 快速上手指南

环境准备

• 系统要求：需要拥有 Google Cloud Platform (GCP) 账号，并启用 Cloud TPU API。
• 前置依赖：
  • 已安装并配置好 gcloud 命令行工具。
  • 推荐使用 Google Cloud Shell，该环境已预装所有必要依赖，可免去本地配置烦恼。
  • Python 环境（通常 Cloud Shell 默认提供兼容版本）。

注意：由于网络原因，中国开发者直接访问 GCP 服务可能需要配置代理或使用特定的网络环境。本项目为官方镜像仓库，不接受 Pull Request，如有功能需求或 Bug 反馈请提交 Issue。

安装步骤

本仓库主要包含参考模型和工具脚本，无需传统的“安装”过程，但需要正确配置环境变量以便运行 models 目录下的示例。

1. 克隆仓库（建议在 Cloud Shell 中执行）：

   git clone https://github.com/tensorflow/tpu.git
   cd tpu
   

2. 配置 Python 路径： 为了能够导入 models 子目录中的模块，需要将顶层 /models 文件夹添加到 Python 搜索路径中。请执行以下命令（将 /path/to/models 替换为你实际的绝对路径）：

   export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:/path/to/models"
   

基本使用

最快捷的开始方式是通过官方提供的教程在 Cloud TPU 上训练模型。

方式一：一键启动教程（推荐）

点击下方按钮，直接在 Google Cloud Shell 中打开交互式教程：

方式二：手动运行模型

配置好环境变量后，你可以进入 models 目录选择具体的模型脚本进行运行。例如：

cd models
python <model_script_name>.py --tpu=<your-tpu-name> --data_dir=<your-data-path>

请将 <model_script_name>、<your-tpu-name> 和 <your-data-path> 替换为实际的脚本名称、TPU 实例名称及数据路径。