Python 在colab TPU上运行keras模型

我目前正在尝试使用Keras和Google ColabGPU训练卷积神经网络。 我发现这讨论了增加训练模型所需的训练时间的选项。由于当前在GPU上的培训非常缓慢，我尝试实现本文中的方法。我有以下代码：

sgd = optimizers.SGD(lr=0.02)
model.compile(optimizer=sgd,loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
def create_train_subsets():
    X_train =[]
    y_train = []
    for i in range(80):
      cat = i+1
      path = 'train_set/by_cat/{}'.format(cat)
      for img in os.listdir(path):
        actual_image = Image.open(("train_set/by_cat/{}/{}".format(cat,img)))
        X_train.append(actual_image)
        y_train.append(cat)
    return X_train, y_train

# This address identifies the TPU we'll use when configuring TensorFlow.
x_train, y_train = create_train_subsets()
TPU_WORKER = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR']
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

tpu_model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(
    model,
    strategy=tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(
        tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(TPU_WORKER)))

history = tpu_model.fit(x_train, y_train,
                        epochs=20,
                        batch_size=128 * 8,
                        validation_split=0.2)

tpu_model.save_weights('./tpu_model.h5', overwrite=True)
# tpu_model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128 * 8)

但是，此代码返回以下错误：

InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'ConfigureDistributedTPU' used by node ConfigureDistributedTPU (defined at /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1748) with these attrs: [tpu_embedding_config="", is_global_init=false, embedding_config=""]
Registered devices: [CPU, XLA_CPU]
Registered kernels:
  <no registered kernels>

     [[ConfigureDistributedTPU]]

InvalidArgumentError:未注册任何操作内核以支持节点ConfigureDistributedPU（在/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow\u-core/python/framework/ops.py:1748处定义）使用的Op'ConfigureDistributedPU'，这些属性：[tpu\u-embedding\u-config=”“，is\u-global\u-init=false，embedding\u-config=”“]
注册设备：[CPU，XLA\U CPU]
注册内核：
[[ConfigureDistributedPU]]

我在网上做了广泛的搜索，但我似乎找不到任何关于它意味着什么的线索。此外，我对这个过程的理解还不够，无法自己弄清楚错误的确切含义

因此，有没有人可以帮助我理解什么是错误的，也许也知道如何解决这个问题的解决方案

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提前谢谢你

首先测试TPU是否正常工作，作为一项健康检查。制作一个变量（张量）

a

和另一个

b

，并将它们添加到

tf

中得到

c

。既然您知道

a

、

b

和

c

是什么，那么就编写一个tf.function来测试

c

=

a

+

b

。如果在运行TPU时，您得到的结果是真的，这意味着tensorflow能够在Colab上使用TPU，这应该是真的，但还是最好先检查一下。谢谢您的评论。我确实收到了一条消息，它连接到了谷歌合作的TPU。经过一些额外的挖掘，我认为错误与tensorflow和keras具有不同的模型启动有关，这导致我的keras模型无法找到TPU。：）现在出现了不同的问题，但与指针的lol.Thnx错误无关。