使用 TPU 训练 TensorFlow 模型_tensorflow alpha go-优快云博客

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本文介绍了TPU在Alpha Go背后的强大作用，以及如何使用TensorFlow的TPU核心API进行分布式训练，只需几行代码即可实现TPU上的高效训练，同时也易于移植到其他硬件环境。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

2017 年 5 月，Alpha Go 在中国乌镇围棋峰会上，与世界第一棋士柯洁比试，并取得了三比零全胜战绩。之后的版本 Alpha Zero 可以通过自我学习 21 天即可以达到胜过中国顶尖棋手柯洁的 Alpha Go Master 的水平。

Alpha Go 背后的动力全部由 TPU 提供。TPU 使其能够更快地 “思考” 并在每一步之间看得更远。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

# add empty color dimension
x_train = np.expand_dims(x_train, -1)
x_test = np.expand_dims(x_test, -1)

2022-09-23 00:38:40.533855: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /opt/conda/lib
2022-09-23 00:38:40.533974: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.

Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz
32768/29515 [=================================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-images-idx3-ubyte.gz
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