python - 在 Tensorflow 中使用 TPU 时，是否有适当的解决方法来保存本地驱动器中的检查点？

这个问题的跟进:

使用 Tensorflow TPU 时保存检查点的官方方法是使用谷歌云服务。

如果对那些不想使用 GCS 的人有解决方法，我正在努力。也许对于每个变量，做一个.eval()，保存变量。然后将保存变量设置为每个变量的“初始”值。

不过，我预见到的一个主要问题是为优化器保存和加载参数。

对于 Keras，权重似乎确实从 TPU 保存到本地

INFO:tensorflow:Copying TPU weights to the CPU

所以我想也有一个通用的解决方法，无需使用 keras。

最佳答案

看看THIS CODE from Keras

如果我理解正确的话，权重不会直接从 TPU 中保存，而是会同步到 CPU 并保存到 colab 存储中。

编辑

关于python - 在 Tensorflow 中使用 TPU 时，是否有适当的解决方法来保存本地驱动器中的检查点？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53017571/

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