Inhoudsopgave:

Hoe voer ik AWS TensorFlow uit?
Hoe voer ik AWS TensorFlow uit?

Video: Hoe voer ik AWS TensorFlow uit?

Video: Hoe voer ik AWS TensorFlow uit?
Video: Machine Learning for Everybody – Full Course 2024, Mei
Anonim

Om TensorFlow te activeren, opent u een Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) instantie van de DLAMI met Conda

  1. Voer voor TensorFlow en Keras 2 op Python 3 met CUDA 9.0 en MKL-DNN deze opdracht uit: $ source active tensorflow_p36.
  2. Voer voor TensorFlow en Keras 2 op Python 2 met CUDA 9.0 en MKL-DNN deze opdracht uit:

Dienovereenkomstig, draait TensorFlow op AWS?

TensorFlow ™ stelt ontwikkelaars in staat om snel en eenvoudig aan de slag te gaan met deep learning in de cloud. Jij kan aan de slag AWS met een volledig beheerde TensorFlow ervaring met Amazone SageMaker, een platform voor het bouwen, trainen en implementeren van machine learning-modellen op grote schaal.

Weet ook, wat is AWS TensorFlow? Categorie: tensorstroom Aan AWS TensorFlow is een open-source machine learning (ML)-bibliotheek die veel wordt gebruikt om zware diepe neurale netwerken (DNN's) te ontwikkelen die gedistribueerde training vereisen met behulp van meerdere GPU's over meerdere hosts.

De vraag is ook, hoe voer ik AWS machine learning uit?

Aan de slag met Deep Learning met behulp van de AWS Deep Learning AMI

  1. Stap 1: Open de EC2-console.
  2. Stap 1b: Kies de knop Instantie starten.
  3. Stap 2a: Selecteer de AWS Deep Learning AMI.
  4. Stap 2b: Kies op de detailpagina voor Doorgaan.
  5. Stap 3a: Selecteer een instantietype.
  6. Stap 3b: Start uw instantie.
  7. Stap 4: Maak een nieuw privésleutelbestand aan.
  8. Stap 5: Klik op Instantie bekijken om uw instantiestatus te bekijken.

Hoe bedient u een TensorFlow-model?

  1. Maak uw model. Importeer de Fashion MNIST-dataset. Train en evalueer uw model.
  2. Sla uw model op.
  3. Onderzoek uw opgeslagen model.
  4. Serveer uw model met TensorFlow Serving. Voeg TensorFlow Serving-distributie-URI toe als pakketbron: installeer TensorFlow Serving.
  5. Dien een verzoek in bij uw model in TensorFlow Serving. Maak REST-verzoeken.

Aanbevolen: