怎么配置tensorflow
社区干货
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。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... 数据输入用于描述如何把数据提供给训练器。- 容错策略用于描述遇到错误时,Primus 需要进行的操作。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...
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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...
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...
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...
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...
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...
部署模型服务
本文描述了如何通过边缘智能控制台部署模型服务。您可以在一体机上部署边缘智能的官方模型、您创建的自定义模型。 背景信息不同框架的模型对一体机指令集架构、协处理器类型有不同的要求。具体如下表所示。在部署模型服务前,请确保您的一体机与要部署的模型是兼容的。 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 ...
【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...
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... 数据输入用于描述如何把数据提供给训练器。- 容错策略用于描述遇到错误时,Primus 需要进行的操作。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...
创建自定义模型
本文介绍了如何通过边缘智能控制台创建自定义推理模型。 概述除了使用边缘智能提供的官方模型,您也可以创建自定义模型。边缘智能允许创建以下几类自定义模型: 单模型:基于特定推理框架的算法模型。支持的推理框架包括:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、Pytorch、ByteNN、PaddlePaddle。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以管道的形式组合在...
