怎么查看是不是安装了tensorflow
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
用户可以清晰地看到张量流动的每一个环节。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... 自己可以更快速的学习TensorFlow。除了前面所述的两个基本要求外,在学习的过程中,我们需要准备一些基础知识,当然等真正遇到再去查资料也完全没问题。其实准备工作主要分为数学基础、编程基础和函数库三个部分,我...
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。计算能力完成业务。如上图中的开发平台层。`Device`:是指安装了昇腾AI处理器的硬件...
特惠活动
怎么查看是不是安装了tensorflow-优选内容
怎么查看是不是安装了tensorflow-相关内容
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... 主账号内可见:主账号下所有用户均可查看该任务及详情。 队列内成员可见:拥有任务所属队列权限的用户均可查看该任务及详情。 指定子账号可见:在指定账号列表中的用户有权限查看到该任务及详情。 仅创建人可见:仅任...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1... 是指与昇腾AI处理器所在硬件设备相连接的x86_64服务器、aarch64服务器或者WindowsPC,利用昇腾AI处理器提供的NN(Neural-Network)计算能力完成业务。如上图中的开发平台层。`Device`:是指安装了昇腾AI处理器的硬件...
EMR 1.2.0版本说明
Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本组件 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - ... 用于大型表快速查询,可提供原子提交、并发写入和 SQL 兼容表演进等功能。 增加了对Presto和Trino的支持,采用Iceberg connector 即可对Iceberg中数据进行操作。 增加了对Spark的支持,配置了Catalog之后,即可轻松使...
功能总览
镜像仓库 训练和部署模型除了需要硬件计算资源外,还需要 Docker 镜像 作为运行环境,该环境中封装了程序运行所需的软件依赖项。机器学习平台的【镜像仓库】为用户提供了大量的预置镜像,当预置镜像无法满足需求时,用... 预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS、MPI 多种分布式训练框架,用户无需关心底层机器调度和运维,上传代码和填写适量的参数即可快速发起分布式训练任务。 模型管理 机器学习平台支持用户导入模型到【模型管理】...
针对算法工程师的快速入门
具体如下: 预置镜像:机器学习平台预置了 TensorFlow、PyTorch 等框架主流版本的镜像,方便用户直接使用。 本文将使用预置镜像演示代码开发、模型训练等功能。 外部(或本地的)镜像:当用户本地或其它外部镜像仓库中有正在使用的镜像,可以参考迁移外部镜像到镜像仓库将该部分镜像快速地迁移到机器学习平台的【镜像仓库】。 构建镜像:机器学习平台【镜像仓库】支持按需构建自定义镜像,支持在基础镜像上安装依赖项、Dockerfile 和保存开...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大... 包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调...
实例FAQ
购买实例问题 如何查看某个地域或可用区是否能购买实例? 购买云服务器完成后是否可以切换地域? 如何选择地域? 如何选择可用区? 如何选择适合我业务的ECS实例? 购买云服务器ECS,如何选择实例类型? 单次创建的云服务器实例数量是否有限制? 购买云服务器后多久能使用? 没有通过实名认证能不能购买云服务器实例? 为什么不能购买按量计费的云服务器实例? 如何安装/卸载GPU驱动? 成功创建实例后,为什么在实例列表页面找不到该实例? 创...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
## 启动可以指定端口号,不指定默认8888 当# 还可以指定其他参数具体可以 jupyter notebook -h```### 使用Docker安装docker安装启动jupyter就比较简单了比如:docker run -it -d --name=test. tensorflow/tensorflow:2.2.0-jupyter -p 8888:8082## 实践Juypter notebook### 在Juypter中使用Plotly 绘图#### 简介Plotly 是一个非常强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于 HTML 的交互式图表来显示信息,可创建各种...
部署模型服务
是兼容的。 模型框架 一体机指令集架构要求 一体机协处理器要求 ONNX x86/amd64、arm CPU、GPU TensorRT x86/amd64、arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU ... 因此该输入 Tensor 大小是 4.6875MB。而压缩后,输入 Tensor 大小仅仅是 jpeg string 的大小,大约是几十 KB。 完成上述操作后,您可以在 模型服务 列表查看已经部署的模型服务。 当模型服务的状态是 部署中,您可以将...
