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windows配置tensorflow

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

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TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行编程与使用Python进行编程有明显的区别。在进行Python进行编程时,只要定义了相关变量以及运算,在程序运行时就会直接执行相关运算得到结果。在Tensorflow中需要预先定义各种变量,建立相关数据...

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-...

转型,技术人绕不开的坎

加入了tensorflow开发者社区,并且在Windows和MAC上同时搭建好了开发环境,为此还专门整理了一篇博客: 。后来业务量增多,工作比较繁忙,就跑去搞业务开发了,tensorflow的事情暂时告一段落。我真正对人工智能引发思考是在今年,大概从4月份开始吧,就一直很迷茫。一方面是因为我们公司Android原生开发工作量少了很多,另一方面也是整个大环境不景气,Android不断被唱衰,具体细节可以参看我当时的博客: 。当时写那篇文章的时候比较纠结,...

【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... 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处理器的硬件设备,利用PCIe接口与服务器连接,为服务器提供NN计算能力...

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windows配置tensorflow-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... 修改以下配置: 说明 下表中未包含的配置项无需修改,统一使用默认值。 类型 配置项 说明 基本信息 一体机 选择一台一体机。 服务名称 设置一个服务名称。服务名称在一台一体机上必须保持唯一。 模型信息 ...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
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TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行编程与使用Python进行编程有明显的区别。在进行Python进行编程时,只要定义了相关变量以及运算,在程序运行时就会直接执行相关运算得到结果。在Tensorflow中需要预先定义各种变量,建立相关数据...
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...
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...

windows配置tensorflow-相关内容

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-...

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...

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... 配置Docker守护进程以识别NVIDIA容器运行时。sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker 执行以下命令,重启Docker守护进程完成安装。sudo systemctl restart docker 执行以下命令,通过运行基本CUDA容器...

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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...

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...

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...

转型,技术人绕不开的坎

加入了tensorflow开发者社区,并且在Windows和MAC上同时搭建好了开发环境,为此还专门整理了一篇博客: 。后来业务量增多,工作比较繁忙,就跑去搞业务开发了,tensorflow的事情暂时告一段落。我真正对人工智能引发思考是在今年,大概从4月份开始吧,就一直很迷茫。一方面是因为我们公司Android原生开发工作量少了很多,另一方面也是整个大环境不景气,Android不断被唱衰,具体细节可以参看我当时的博客: 。当时写那篇文章的时候比较纠结,...

【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... 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处理器的硬件设备,利用PCIe接口与服务器连接,为服务器提供NN计算能力...

【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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