Fehlerbehebung bei PyTorch – TPU

Diese Anleitung enthält Informationen zur Fehlerbehebung, mit denen Sie Probleme beim Trainieren von PyTorch-Modellen auf Cloud TPU identifizieren und beheben können. Eine allgemeine Anleitung zum Einstieg in Cloud TPU finden Sie in der PyTorch-Kurzanleitung.

Fehlerbehebung bei langsamer Trainingsleistung

Wenn Ihr Modell langsam trainiert wird, erstellen und überprüfen Sie einen Messwertbericht.

Wenn Sie den Messwertbericht automatisch analysieren und eine Zusammenfassung bereitstellen möchten, führen Sie einfach Ihre Arbeitslast mit PT_XLA_DEBUG=1 aus.

Weitere Informationen zu Problemen, die zu einem langsamen Training Ihres Modells führen können, finden Sie unter Bekannte Leistungseinschränkungen.

Leistungsprofilerstellung

Mit den folgenden Ressourcen können Sie ein detailliertes Profil Ihrer Arbeitslast erstellen, um Engpässe zu erkennen:

• PyTorch/XLA-Leistungsprofilerstellung
• PyTorch/XLA-Profilerstellung Colab
• Beispiel für ein MNIST-Trainingsskript mit Profilerstellung

Weitere Debugging-Tools

Sie können Umgebungsvariablen angeben, um das Verhalten des PyTorch/XLA-Softwarestacks zu steuern.

Wenn der PyTorch-Prozess nicht mehr reagiert, melden Sie ein GitHub-Problem und fügen Sie Stacktraces ein.

Das debug_run.py-Dienstprogramm wird in Scripts/debug_run.py bereitgestellt, mit dem ein tar.gz-Archiv mit den Informationen erstellt werden kann, die zum Debuggen von PyTorch/XLA-Ausführungen erforderlich sind.

XLA-Tensoren verwalten

XLA-Tensor-Quirks beschreibt, was Sie bei der Arbeit mit XLA-Tensoren und gemeinsam genutzten Gewichtungen tun sollten und was nicht.