怎么使用gpu版本的tensorflow
社区干货
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
# 实验说明本实验基于火山引擎容器服务VKE进行,其中涉及到其他产品,如托管Prometheus进行监控,需要前置创建好VMP的workspace,使用TOS(后续实验考虑替换为vePFS)存储数据集,也需要提前创建好TOS Bucket。本示例将训练一个神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
可以轻松地在CPU/GPU上部署,进行分布式计算,为大数据分出现提供计算能力的支撑。跨平台性好,灵活性强。TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构Tens... conda activate tensorflow```第四步进行**安装tensorflow**以下命令默认安装符合你的驱动的最新版tensorflow:```pythonconda install tensorflow-gpu```如果想安装指定版本,比如1.10.0,使用以下命令:``...
TensorFlow白屏监控应用实战
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。 # 数据和环境准备本文使用的版本 ``` Python 3.9 tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` ...
特惠活动
怎么使用gpu版本的tensorflow-优选内容
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手写数字识别-Tensorflow
手写数字识别-Tensorflow 是一个使用 Tensorflow 框架和 Minist 数据集训练的,用于识别手写数字的官方模型。本模型能够接受手写数字图像作为输入,预测出对应的数字。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模... 模型版本本模型提供 1 个可部署版本。 版本名称 最大批处理大小 硬件架构要求 其他说明 v1 100 无 无 模型部署参考 部署模型服务进行模型服务的部署。在 部署模型服务 参数配置页面,修改以下配置: 说明...
基础使用
可以参考:高阶使用。 同时 EMR DataScience 集群上已经安装了 tensorflow 以及 tensorflow-io 两个 Python package,因此如果日后的训练不需要其他的 Python package,在使用上可以跳过制作 Python 虚拟环境的步骤。 不同 EMR 版本中节点的域名命名方式可能不同,所以本章节示例代码中“emr-master-1”可参考 EMR 的域名规则做相应调整。 2 开始训练! 在一切准备工作就绪之后,您就可以开始分布式的 TensorFlow 训练了! 2.1 Sing...
TensorFlow白屏监控应用实战
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。 # 数据和环境准备本文使用的版本 ``` Python 3.9 tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` ...
模型的性能评估及优化
相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置... 所以仅保留了单张 GPU 及 128GiB 内存以下的计算规格。 以下图中的 InceptionV3 图像分类模型为例。该模型输入是一张图片,对应 Tensor 配置中仅包含一个 Input Tensor。 Tensor 的名称为 serving_default_input_1:...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提供自有实现的算子运算结果与业界标准算子运算结果之间进行精度差异对比的工具。> 对策:精度比对工具能够帮助开发人员定位本次任务两个网络间的精度差异。准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评...
预置镜像列表
CUDA 10 不支持 Ampere 系列 GPU,平台不提供也不建议使用相关的软件。 PyTorchPytorch 镜像基于平台的 CUDA 镜像构建,新增了pytorch、torchvision、torchaudio 软件包,内置 Pytorch DDP 多机测试样例,具体详见机器学习平台【镜像中心】PyTorch 详情页面。CUDA 镜像的说明在 Pytorch 镜像中也适用。 平台目前只提供 Pytorch 官方支持的 CUDA 版本组合。 TensorFlowTensorFlow 是一个用于机器学习的端到端开源平台。 它拥有一个由工...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
比如有 CPU 也有 GPU,还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、Dee...
发起单机 / 分布式训练任务
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义... 具体的配置详见发起 TensorFlowPS 分布式训练、发起 PyTorchDDP 分布式训练、发起 MPI 分布式训练、发起 BytePS 分布式训练。 每种实例规格包含特定的 CPU、内存、GPU 的数量及单价。 最长运行时间 任务的最长运...
功能总览
使用这部分资源,不会收取额外费用。 资源组权限:仅具备资源组管理员权限的用户才能进行资源组的创建、更配、续费、退订以及创建队列等操作。 队列 队列定义了用户能使用的资源(CPU、内存、GPU 等)配额,用户使用队列... 待用户下次开机后继续使用。具体的使用方法详见创建开发机。 自定义训练 机器学习平台的【自定义训练】模块为用户提供了灵活易用的机器学习训练环境。预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS、MPI 多种分布式训练...
