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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

用户可以清晰地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的相关计算在图中进行定义,而图的具体运行环境在会话(Session)中。只有开启会话后,才可以使用相关数据去填充节点,这样才能开始计算;关闭会话后,就不能进行计算。- 客户端,用户编程、执行使用。- mst...

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://p3-...

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 ``` ...

【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... 可使用grep lterator* Build.txt命令快速查找出的计算图文件名称,如ge proto 00005 Build.txt.4. 选取dump数据文件打开上述计算图文件,找出第一个graph中的name字段,即为dump文件存放目录名称。# 精度对比工...

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GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。N... 步骤一:查看驱动版本已安装成功远程连接云服务器并登录,具体操作请参考登录Linux实例小节。 执行以下命令,查看GPU驱动。nvidia-smi回显如下,表示已安装成功。 执行以下命令,查看CUDA驱动。/usr/local/cuda/bin/n...
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的相关计算在图中进行定义,而图的具体运行环境在会话(Session)中。只有开启会话后,才可以使用相关数据去填充节点,这样才能开始计算;关闭会话后,就不能进行计算。- 客户端,用户编程、执行使用。- mst...
高阶使用
经过先前章节的分享,相信您已经具备了基本的 Primus 认识。因此这个章节主要会分享一些更进阶的 Primus 使用方式。 1 本地创建 Python 虚拟环境由于 TensorFlow 本身是一个 Python 应用,因此准备 Python 虚拟环境是非常重要的,所以在 基础使用 章节中示范了如何在 EMR DataScience 集群中的 master node 通过公网创建 Python 虚拟环境。但是在日常使用中,您可能因为各种因素无法在 EMR DataScience 集群中的 master node 创建 P...
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 ParameterServer。 1 准备工作 由于 TensorFlow 训练需要训练资料以及 Python 环境,在这里您需要进行更多的准备工作! bash Change to yarn user$ su --shell=/bin/bash - yarn Create the workspace$ mkdir ~/primus-...

查看环境tensorflow-相关内容

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 ``` ...

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... 机器学习平台将为用户创建对应的实例并向所有实例注入相关的环境变量,通过环境变量用户代码得知集群的信息以及当前实例对应的训练角色,从而完成对应角色的本职任务直到训练结束。训练之前,平台将等待所有实例之间的...

EMR 1.2.0版本说明

环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) 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 - - - - - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 Ranger 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 2.1.0 - 2.1.0 ZooKeeper 3.7.0 3.7.0 3.7.0 ...

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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...

EMR-3.0.0版本说明

Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Doris集群 Pulsar集群 ClickHouse集群 ... 使用命令行连接时无需填写相关环境配置,如host、port等。 【组件】Spark支持对Iceberg类型的表创建物化视图 对于执行的SQL,Spark会自动匹配合适的物化视图进行替换,重写SQL查询,提升SQL的查询性能; 支持手动对物...

EMR-3.1.0版本说明

环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux (Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Doris集群 Pulsar集群 ClickHouse集群 StarRocks集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - - - - - - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 - - - - Ranger 2.1.0 2.1...

EMR-3.1.1 版本说明

Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Doris集群 Pulsar集群 ClickHouse集群 ... 可以在集群释放后仍能查看历史的作业信息。 已知问题在Hadoop集群同时安装了Iceberg和Hudi组件,使用Flink SQL连接Iceberg创建Catalog时会报错不可用。若需要使用Flink连接Iceberg的功能,请不要安装Hudi,如已经安装...

EMR-3.0.1版本说明

环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop 集群 Flink 集群 Kafka 集群 Presto 集群 Trino 集群 HBase 集群 OpenSearch 集群 TensorFlow 集群 Doris 集群 Pulsar 集群 ClickHouse 集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - - - - - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 - - - Ranger 2.1.0 2.1.0 2.1.0...

EMR-3.2.1 版本说明

环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Doris集群 Pulsar集群 ClickHouse集群 StarRocks集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - - - - - - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 2.4.58 - - - - Ranger 2.1.0 2.1....

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