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TF 2.0 には tf.contrib レイヤーがないため、にアクセスせずにモデルを変換して TPU でトレーニングを実行するにはどうすればよいtf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model()ですか?

コードを探してみましたが、すべて TensorFlow 1.x で実行されています

.npy私model.compile()のデータはmodel.fit().

BERT を使用してモデルをトレーニングしようとしています。BERT パラメーターについては、独自のデータセットを使用してパラメーターを微調整できることを願っています。

トレーニング プロセスを高速化するために、Google Cloud プラットフォームと TPU を使用しています。

私はこのチュートリアルに従っていますが、次の行を置き換えました:

置換:

と：

置換:

と：

また、次のパラメーターを定義しました。

次の行を実行している間：

ノートブックは次のアドレスへの接続を 120 回試行しますが、成功せず、タイムアウト エラーが返されます。

TPU の場合はインスタンスを作成し、ノートブックのランタイム タイプも TPU に設定しました。ノートブックを使用して TPU に接続できない理由を知っている人はいますか?