Question

尝试运行此代码

import os import tensorflow as tf from tensorflow.contrib 


import tpu from tensorflow.contrib.cluster_resolver import TPUClusterResolver

def axy_computation(a, x, y):   return a * x + y

inputs = [
    3.0,
    tf.ones([3, 3], tf.float32),
    tf.ones([3, 3], tf.float32), ]

tpu_computation = tpu.rewrite(axy_computation, inputs)

tpu_grpc_url = TPUClusterResolver(
    tpu=["sahil-wadhwa"], zone="us-central1-b").get_master()

with tf.Session(tpu_grpc_url) as sess:   
sess.run(tpu.initialize_system())   
sess.run(tf.global_variables_initializer())   
output = sess.run(tpu_computation)   
print(output)   
sess.run(tpu.shutdown_system())

但是我遇到以下错误，

googleapiclient.errors.HttpError：https://tpu.googleapis.com/v1alpha1/projects/nlp-research-198620/locations/us-central1-b/nodes/sahil-wadhwa?alt=json 返回“拒绝权限'tpu.nodes.get” 'projects / nlp-research-198620 / locations / us-central1-b / nodes / sahil-wadhwa'“>

有人可以告诉我要提供我的VM或TPU才能顺利运行吗？

Answer 1

ctpu工具可自动执行许多步骤，是创建TPU和VM的推荐方法。

如果您希望手动创建VM，则需要按此处所述将云平台身份验证范围添加到VM中

gcloud compute instances create tpu-demo-vm \
  --machine-type=n1-standard-2 \
  --image-project=ml-images \
  --image-family=tf-1-11 \
  --scopes=cloud-platform

https://cloud.google.com/tpu/docs/custom-setup#create_resources

Answer 2

Michaelb的答案有效，尽管也可以在控制台中更改现有VM的权限。您必须停止VM，然后对其进行编辑以允许对计算引擎api进行读/写访问。为此，请单击虚拟机的名称，然后单击顶部栏中的“编辑”。 api访问设置位于页面底部。

无法从GCP中的VM访问TPU

2 个答案: