Colab pro 修改tensorflow版本

修复Colab TPU与TensorFlow 2.3兼容性问题

最新推荐文章于 2022-07-01 16:23:22 发布

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本文详细介绍了如何解决因Google Colab更新TensorFlow至2.3版本导致的TPU资源耗尽错误。通过将TensorFlow版本回退至2.2，可以避免TPU代码报错，保持原有训练效率。

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修改Colab pro tensorflow 版本

问题：8月3号晚colab pro tensorflow版本默认改为2.3，致使之前TPU代码报错，或者需要将训练batchsize降低很多，代价是训练时间大量增加或者无法训练。
ResourceExhaustedError when using TPU #1470

解决方法：
暂时将tensorflow版本设定成2.2版本

添加如下代码即可：

!pip install tensorflow~=2.2.0 tensorflow_gcs_config~=2.2.0
import tensorflow as tf
import requests
import os
resp = requests.post("http://{}:8475/requestversion/{}".format(os.environ["COLAB_TPU_ADDR"].split(":")[0], tf.__version__))
if resp.status_code != 200:
  print("Failed to switch the TPU to TF {}".format(version))```