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p106跑tensorflow配置

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的... ### 3.1 conda配置+出现CondaHTTPError1、打开,执行“conda config --remove-key channels”命令,恢复Anaconda的源为默认。2、恢复Anaconda镜像为清华的。在Power Shell上执行以下命令:```pythonconda config...

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。![picture.image](https://p6-...

【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔

TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框... 专家系统工具自有知识库配置新增支持Python App工程。> AI Core Error分析工具- AI Core Error分析工具增加remote run配置模式。> Beta特性AutoML工具- HPO任务支持fully_train,并在可视化任务界面查看f...

【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔

# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 任务运行到前面debug配置后暂停3. 进入调试命令行交互模式后,- 3.1 输入run命令,训练会往下执行一个step- 3.2 执行```lt >tensor name```将所有tensor的名称暂存到文件里,在另一个窗口,在Linux命令下执行下述...

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p106跑tensorflow配置-优选内容

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... 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 下表中未包含的配置项无需修改,统一使用...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的... ### 3.1 conda配置+出现CondaHTTPError1、打开,执行“conda config --remove-key channels”命令,恢复Anaconda的源为默认。2、恢复Anaconda镜像为清华的。在Power Shell上执行以下命令:```pythonconda config...
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。![picture.image](https://p6-...
发起 TensorFlowPS 分布式训练
TensorFlow 支持在多台机器上进行参数服务器(parameter server)训练。在这种 ps-worker 的架构之下,部分实例会被指定为工作进程(worker),部分实例被指定为参数服务器(ps)。在每一轮训练中由 ps 将最新的模型参数分发给 worker,worker 完成计算后将梯度回传给 ps,ps 更新参数后再进入下一轮训练,直至训练完成。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置TensorFlow PS,按需配置各种训练角色并提交任务...

p106跑tensorflow配置-相关内容

基础使用

在 快速开始 中成功送出了第一个 Primus 训练任务,现在您可以试着使用 Primus 进行分布式的 TensorFlow 训练任务吧!在这里会示范三种不同的 TensorFlow 分布式策略依序为 Single Node,MultiWorkerMirrored 以及 Pa... 您就可以开始分布式的 TensorFlow 训练了! 2.1 Single Node首先您可以先来观察一下 Primus 训练配置,从配置中可以发现在设定上相较于 Hello Primus,多指定了训练资源,其中包含了 Primus virtual environent 跟训练...

模型的性能评估及优化

当用户想充分了解某个模型的推理效率时,【模型管理】提供了相应的性能评估功能,支持对格式为 SavedModel、TorchScript 的模型进行全面的耗时评估并且能给出对应的模型优化建议。 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。 存在未结束的评估任务时无法发起新...

【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔

TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框... 专家系统工具自有知识库配置新增支持Python App工程。> AI Core Error分析工具- AI Core Error分析工具增加remote run配置模式。> Beta特性AutoML工具- HPO任务支持fully_train,并在可视化任务界面查看f...

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部署模型服务

GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO x86/amd64 CPU、GPU Bytenn x86/amd64、arm CPU、GPU PaddlePaddle x86/amd64 CPU、GPU 前提条件您已经为项目绑定了一体机。相关操作,请参见绑定一体机。 如果您... 配置以下参数,然后单击 确认。 区域 参数 说明 基本信息 项目 固定为当前选择的项目。 一体机 选择需要部署模型服务的一体机。 服务名称 为模型服务设置名称。输入要求如下: 可使用的字符包括:中文字符、英文大小...

【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔

# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 任务运行到前面debug配置后暂停3. 进入调试命令行交互模式后,- 3.1 输入run命令,训练会往下执行一个step- 3.2 执行```lt >tensor name```将所有tensor的名称暂存到文件里,在另一个窗口,在Linux命令下执行下述...

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 自定义训练 资源组 / 实例 TensorFlowPS PyTorchDDP BytePS MPI 使用前提 使用预付费(专有)队列时,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务,下文将分别介绍两种...

字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus

TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构... Primus Client 通过根据用户的配置,向 YARN 或 Kubernetes 集群提交 Primus Application Master(之后简称 AM)用于管理 Primus 作业集群的运行。 2. **执行阶段**当作业提交到集群后,AM 会根据用户的配置向...

导入模型

机器学习平台支持用户从本地或者对象存储(TOS)将模型注册到【模型仓库】模块下,每个模型允许包含多个版本。 相关概念 模型管理(模型仓库) Tensor 配置 对象存储(TOS) 创建新模型 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中... Tensor 配置 * 模型的输入输出配置。选填。 * Tensor 配置主要描述的是模型输入和输出张量的名称、精度、尺寸。 * 除 TensorFlow 之外其它框架的模型想要部署成在线服务均需要填写 Tensor 配置。 * 获取模型的...

快速开始

本文将为您示范如何使用,并发送出一个 Hello Primus 的范例任务。在成功运行 Primus Hello 后,您可以到 下一章节---基础使用 中,进一步了解 Primus 如何协同 TensorFlow 进行一个分布式的模型训练任务。 1 准备工作 如果您是第一次使用 EMR DataScience 集群,首先需要做一些准备动作!因为以下的范例都是通过 Yarn 使用者操作的,您必须配置 Yarn 使用者的 HDFS 的读写权限。这个部分的配置,您可以透过使用 EMR 里的 Ranger 组件来...

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