Съдържание:

Как да стартирам AWS TensorFlow?
Как да стартирам AWS TensorFlow?

Видео: Как да стартирам AWS TensorFlow?

Видео: Как да стартирам AWS TensorFlow?
Видео: Serverless Deep Learning with TensorFlow & AWS Lambda: Architech of Deploy TF with AWS|packtpub.com 2024, Ноември
Anonim

За да активирате TensorFlow, отворете Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) екземпляр на DLAMI с Conda

  1. За TensorFlow и Keras 2 на Python 3 с CUDA 9.0 и MKL-DNN, изпълнете тази команда: $ source activate tensorflow_p36.
  2. За TensorFlow и Keras 2 на Python 2 с CUDA 9.0 и MKL-DNN изпълнете тази команда:

Съответно, TensorFlow работи ли на AWS?

TensorFlow ™ позволява на разработчиците бързо и лесно да започнат с дълбоко обучение в облака. Вие мога започнете AWS с напълно управляван TensorFlow опит с Amazon SageMaker, платформа за изграждане, обучение и внедряване на модели за машинно обучение в мащаб.

Знайте също, какво е AWS TensorFlow? категория: Tensorflow На AWS TensorFlow е библиотека с отворен код за машинно обучение (ML), широко използвана за разработване на тежки дълбоки невронни мрежи (DNN), които изискват разпределено обучение с помощта на множество графични процесори в множество хостове.

Също така въпросът е как да стартирам AWS машинно обучение?

Започнете с Deep Learning, като използвате AWS Deep Learning AMI

  1. Стъпка 1: Отворете конзолата EC2.
  2. Стъпка 1b: Изберете бутона Стартиране на екземпляра.
  3. Стъпка 2a: Изберете AWS Deep Learning AMI.
  4. Стъпка 2b: На страницата с подробности изберете Продължи.
  5. Стъпка 3a: Изберете тип екземпляр.
  6. Стъпка 3b: Стартирайте вашия екземпляр.
  7. Стъпка 4: Създайте нов файл с частен ключ.
  8. Стъпка 5: Щракнете върху Преглед на екземпляр, за да видите състоянието на вашия екземпляр.

Как обслужвате модел TensorFlow?

  1. Създайте своя модел. Импортирайте набора от данни Fashion MNIST. Обучете и оценете своя модел.
  2. Запазете модела си.
  3. Разгледайте запазения си модел.
  4. Сервирайте своя модел с TensorFlow Serving. Добавете URI за разпространение на TensorFlow като източник на пакет: Инсталирайте TensorFlow Serving.
  5. Направете заявка към вашия модел в TensorFlow Serving. Правете REST заявки.

Препоръчано: