Есть ли достойный обходной путь для сохранения контрольных точек на локальном диске при использовании TPU в Tensorflow?

Продолжение этого вопроса:

Как сохранить файл контрольной точки Tensorflow из Google Colaboratory в режиме TPU?

Официальным способом сохранения контрольной точки при использовании Tensorflow TPU является использование облачной службы Google.

Я работаю, если есть обходной путь для тех, кто не хочет использовать GCS. Возможно, для каждой переменной выполните .eval (), сохраните переменную. Затем установите для переменной сохранения значение «init» для каждой переменной.

Однако я предвижу серьезную проблему - это сохранение и загрузка параметров для оптимизаторов.

Для Кераса, кажется, что веса сохранены из TPU в локальный

https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tpu/blob/master/tools/colab/shakespeare_with_tpu_and_keras.ipynb

INFO:tensorflow:Copying TPU weights to the CPU

Итак, я полагаю, что есть общий обходной путь без использования keras.