cmd环境下tensorflow
社区干货
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... 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...
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
标准的TensorFlow模型应用工程。然后利用TensorFlow官方提供的debug工具tfdbg调试程序,从而生成npy文件。通常情况下,TensorFlow的网络实现方式主要分为Estimator模式和session.run模式,具体操作如下:1. 修改tf训练脚本,添加debug选项设置2. 执行推理或训练脚本,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,-...
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... 环境变量等。- 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 M...
特惠活动
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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...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
标准的TensorFlow模型应用工程。然后利用TensorFlow官方提供的debug工具tfdbg调试程序,从而生成npy文件。通常情况下,TensorFlow的网络实现方式主要分为Estimator模式和session.run模式,具体操作如下:1. 修改tf训练脚本,添加debug选项设置2. 执行推理或训练脚本,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,-...
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... nvidia-docker run --rm -it nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.03-py3出现如下回显,表明部署成功。 步骤五:验证测试执行python命令,若环境正常,则直接进入python环境。 在Python环境下依次执行以下命令。import tenso...
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... /22/03/03 18:36:57 INFO client.YarnSubmitCmdRunner: Training successfully started. Scheduling took 10010 ms.22/03/03 18:38:18 INFO client.YarnSubmitCmdRunner: State: FINISHED Progress: 100.0%22/03/...
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 ...
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 ... Presto和Trino组件命令行,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...
EMR-3.1.1 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....
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....
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... 该一体机将自动下载必要的 GPU 镜像文件。下载所需的时间长度取决于该一体机的网络环境,过程大约需耗时 5 至 10 分钟。若一体机已开启 GPU 镜像预加载 功能,则部署模型服务的时间将会明显缩短。更多信息,请参见绑定...
