問題タブ [google-cloud-tpu]
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machine-learning - Colab TPU エラー - InvalidArgumentError: TPU でサポートされていないデータ型: double、出力 cond_8/Merge:0 が原因
TPUを使用してGoogle Colabで基本的な文字分類を実行しようとしています。次のエラーが表示されます。
numpy 配列を作成するときに float32 を使用しているため、問題が何であるかはわかりません。cond_8/Merge:0 が何を指しているのかもわかりません。ロードする入力ファイルは、多くの 28x28 グレースケール画像を表す JSON 配列です
最初の入力レイヤーを除くすべてのレイヤーをコメントアウトしようとしましたが、それでも問題が発生します!! 私のコードは次のとおりです。
google-compute-engine - TPU RetinaNet - TypeError
データセットを作成し、COCO に変換しました。TPUにはRetinaNetが搭載済み（公式）。この RetinaNet を使用して、独自のデータセットでモデルをトレーニングしたいのですが、常に同じエラーが発生します。
これらの設定では、このエラーが発生します...
google-colaboratory - ノード TPUReplicateMetadata によって使用される Op 'TPUReplicateMetadata' をサポートする OpKernel が登録されていません
次の .ipynb を実行すると:
https://colab.research.google.com/drive/1DpUCBm58fruGNRtQL_DiSVbT90spdZgm
私が得た：
次の属性を持つノード TPUReplicateMetadata (/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1748 で定義) で使用される Op 'TPUREplicateMetadata' をサポートする OpKernel は登録されていません: [num_cores_per_replica =1、use_tpu=true、num_replicas=8、computer_shape=[]、host_compute_core=[]、device_assignment=[]、_tpu_replicate="cluster"、padding_map=[]、topology=""、step_marker_location="STEP_MARK_AT_ENTRY"、allow_soft_placement= false] 登録されたデバイス: [CPU、XLA_CPU]
私はすでに github でこの質問をしています: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33307
しかし開発者は、そのような質問をすることは許可されていないと言いました。
助けてくれてありがとう〜！
tensorflow - GOOGLE COLAB TPU を使用して IMAGENET で VGG-16 モデルをトレーニングするにはどのくらいの時間がかかりますか?
興味があるのですが、GOOGLE COLAB TPU を使用して IMAGENET で VGG16 モデルをトレーニングするにはどのくらいの時間がかかりますか? 誰かが答えにたどり着くために行った計算を説明できれば、それは素晴らしいことです!