Tensorflow 使用笔记本连接到google cloud TPU的连接超时

我正在尝试用伯特训练一个模型。对于伯特参数，我希望能够使用我自己的数据集对参数进行微调

我正在使用谷歌云平台和TPU加速培训过程

我在下面的教程中刚刚替换了以下几行：

取代：

tf.estimator.Estimator(
model_fn=model_fn_par,
config=run_config_par,
params={"batch_size": BATCH_SIZE})

与：

取代：

run_config_par = tf.estimator.RunConfig(
model_dir=OUTPUT_DIR,
save_summary_steps=SAVE_SUMMARY_STEPS,
save_checkpoints_steps=SAVE_CHECKPOINTS_STEPS)

与：

并定义了以下参数：

my_project = MY_PROJECT_NAME
my_zone = 'us-central1-b'
cluster_resolver = tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(
        tpu=[MY_TPU_NAME],
        zone=my_zone,
        project=my_project)
master = cluster_resolver.get_master()

运行以下行时：

estimator_par.train(input_fn=train_input_fn_par, max_steps=num_train_steps)

笔记本电脑尝试连接到以下地址120次，但未成功，并返回超时错误：

Querying Tensorflow master (grpc://10.240.1.2:8470) for TPU system metadata.

我已经创建并实例化了if-TPU，并将笔记本运行时类型也设置为TPU。

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有人知道为什么我不能用笔记本连接到TPU吗

您是从编辑>笔记本设置>硬件加速器中选择TPU的吗？

您是从编辑>笔记本设置>硬件加速器中选择TPU的吗？@AlexIlchenko Oh我已被选中，但很明显，由于重新启动，TPU已被更改。我又选了一次，问题就解决了。谢谢，让我们把它变成一个你可以接受的答案。

estimator_par.train(input_fn=train_input_fn_par, max_steps=num_train_steps)

Querying Tensorflow master (grpc://10.240.1.2:8470) for TPU system metadata.