怎么查看是否安装成功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... TensorFlow安装成功了!```pythonimport tensorflow as tfA = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])B = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])C = tf.matmul(A, B)print(C)```
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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 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...
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...
在GPU实例中部署NGC环境
stable"apt updateapt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.iodocker version //查看docker容器版本信息,出现如下回显,表明安装成功 依次执行以下命令安装nvidia-docker。 undefined curl -s -L https... 在搜索框中输入“TensorFlow”,并点击进入; 点击右侧“Copy Image Path”,选择对应版本的TensorFlow镜像地址; 执行以下命令拉取镜像并查看下载的镜像文件。 undefined docker pull nvcr.io/nvidia/tensorflow:...
使用 WebIDE 开发代码
Volc 配置在命令行使用 volc configure ,依次进行下边相关参数的配置。 查看当前用户的AK、SK。 volc configurevolc access key [********4M2Q]: //请输入该账户的 AKvolc secret access key [********T... 支持 TensorFlowPS / PyTorchDDP / MPI / BytePS / CustomFramework: "Custom" 实例配置TaskRoleSpecs: - RoleName: "worker" 角色名称 RoleReplicas: 2 角色数量 Flavor: ...
使用文档
机器学习平台提供了命令行工具供用户在任何网络通畅的机器上管理平台上的训练任务。 相关概念 AK / SK Region 对象存储(TOS) 自定义训练 安装 sh -c "$(curl -fsSL https://ml-platform-public-examples-cn-beijin... 配置该参数后将覆盖命令行参数 --resource_queue_id。在控制台的队列模块列表页面上,可以查看指定队列的名称。 否 --framework -f 训练框架,支持的选项包含 TensorFlowPS、 PyTorchDDP、MXNet、BytePS、MPI、Custo...
通过Docker云上安装并使用mGPU服务
表示安装成功。 执行以下命令,查看日志确认安装结果。cat /var/log/mgpu/mgpud.log回显如下,表示安装成功。2022-11-15T20:16:14.393+0800 INFO mGPU Daemon version: 0.07.32 步骤三:运行mGPU服务本文以ecs.g1tl.4xlarge为例,为您演示当2个容器共用1号GPU显卡,且使用TensorFlow 19.10版本时的配置方式。背景信息影响mGPU服务的环境变量如下表所示,您需要在创建容器时指定环境变量的值,使容器可以通过mGPU服务获得算力。运行...
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。 存在未结束的评估任务时无法发起新的评估任务。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务】-【模型管理】进入列表页面。 单击待查看模型的名称进入详情页面,并在模型版本列表中选中希望进行性能...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
可以看到,三种数据格式都基本能覆盖绝大部分特性。