tpu

Keras TPU. Compilation failure: Detected unsupported operations

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 01:38:01
可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效,请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I try to run my keras UNet model using Google Colab TPU and I faced this problem with UpSampling2D . Any solutions or workaround? Code to run: import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D model = Sequential() model.add(UpSampling2D((2, 2), input_shape=(16, 16, 1))) model.compile(optimizer=tf.train.RMSPropOptimizer(learning_rate=0.01), loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) TPU_WORKER = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'] tf

动手写一个简单版的谷歌TPU

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:40:02
谷歌TPU是一个设计良好的矩阵计算加速单元,可以很好的加速神经网络的计算。本系列文章将利用公开的TPU V1(后简称TPU)相关资料,对其进行一定的简化、推测和修改,来实际编写一个简单版本的谷歌TPU。计划实现到行为仿真为止,仅为更确切的了解TPU的优势和局限性,暂无在FPGA等硬件上进一步实现的计划。 系列目录 谷歌TPU概述和简化 基本单元-矩阵乘法阵列 1. TPU设计分析 In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit ,TPU V1的结构框图如下所示 基本单元-矩阵乘法阵列 进行更进一步的阐述。TPU的设计关键在于充分利用这一乘加阵列,使其利用率尽可能高。 Local Unified Buffer 提供了 的带宽 (即167GiB/s,0.25Kib×700/1024/1024=167GiB/s),以保证计算单元不会因为缺少Data in而闲置; Local Unified Buffer 的空间高达24MiB, 这意味着计算过程的中间结果几乎无需和外界进行交互,也就不存在因为数据带宽而限制计算能力的情况; Matrix Multiply Unit中 每个MAC内置两个寄存器存储Weight ,当一个进行计算时另一个进行新Weight的载入,以掩盖载入Weight的时间; 30GiB

TPU local Filesystem doesn't exist?

主宰稳场 提交于 2019-12-02 04:57:31
问题 I wrote a NN model that analyze an image and extract 8 floating numbers at the end. The model is working fine (but slowly) on my computer so I try it on the TPU cloud and there BAM! I have an error: I1008 12:58:47.077905 140221679261440 tf_logging.py:115] Error recorded from training_loop: File system scheme '[local]' not implemented (file: '/home/gcloud_iba/Data/CGTR/model/GA_subset/model.ckpt-0_temp_e840841d93124a67b54074b1c0fd7ae4') [[{{node save/SaveV2}} = SaveV2[dtypes=[DT_FLOAT, DT