Tensorflow

tensorflow_cpu_2.7 Tensorflow 2.7 否 tensorflow_gpu_1.12 Tensorflow 1.12 是 tensorflow_gpu_1.14 Tensorflow 1.14 是 tensorflow_gpu_1.15 Tensorflow 1.15 是 tensorflow_gpu_2.4 Tensorflow 2.4 是 tensorflow_gpu_2.7 Tensorflow 2...

搭建TensorFlow

本文以一个Github上基于GPU的TensorFlow训练任务为例,介绍如何基于 ACK Serverless集群,使用ECI来运行训练任务。背景信息 近些年来,人工智能与机器学习已经被广泛应用到各个领域,各种各样的训练模型被提出,更多的训练任务运行到云上。...

TensorFlow常见问题

本文为您介绍TensorFlow的相关问题。如何开通深度学习功能?如何支持多Python文件引用?如何上传数据到OSS?如何读取OSS数据?如何为OSS写入数据?为什么运行过程中出现OOM?TensorFlow有哪些案例?如何查看TensorFlow相关日志?配置两个...

创建TensorFlow任务

通过ACK One Fleet实例,您可以使用和单集群相同的方式创建TensorFlow任务。由Fleet实例根据TensorFlow任务需要的资源和关联集群的剩余资源,执行动态调度策略,选择适合的关联集群下发TensorFlow任务。本文介绍如何创建TensorFlow任务并...

优化TensorFlow模型

本文介绍如何使用PAI-Blade优化TensorFlow模型,所有实验结果均在NVidia T4卡上测得。前提条件 已安装TensorFlow及PAI-Blade的Wheel包,详情请参见 安装Blade。已有训练完成的TensorFlow模型,本文使用一个公开的ResNet50模型。优化...

TensorFlow单机训练

sync-mode=git \-sync-source=https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code.git \ --env=GIT_SYNC_USERNAME=yourname \ --env=GIT_SYNC_PASSWORD=yourpwd \ "python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py arena...

TensorFlow分布式训练

本文展示如何使用Arena提交TensorFlow基于PS-Worker模式的分布式训练作业,并通过TensorBoard可视化查看训练作业。前提条件 创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。配置Arena客户端。已给集群配置了Arena使用的PVC,并且PVC......

使用EAIS推理TensorFlow模型

def(graph_def,name='')with tf.Session()as sess:result=sess.run(.)如果您需要使用EAIS推理您的TensorFlow模型,请将源代码修改为如下内容:#导入tensorflow模块 import tensorflow as tf#导入eais tensorflow模块 import eais_...

TensorFlow读写MaxCompute表

本文为您提供使用TensorFlow读写MaxCompute表的相关代码下载地址。读写MaxCompute表代码

部署Tensorflow模型推理服务

本文介绍如何通过Arena将TensorFlow模型部署成推理服务。前提条件 已创建包含GPU的Kubernetes集群。集群节点可以访问公网。已配置Arena客户端。已完成TensorFlow单机训练。操作步骤 说明 本文采用TensorFlow 1.15训练的Bert模型部署推理...

使用ECI运行TensorFlow任务

本文以一个Github上基于GPU的TensorFlow训练任务为例,介绍如何基于 ACK Serverless集群,使用ECI来运行训练任务。背景信息 近些年来,人工智能与机器学习已经被广泛应用到各个领域,各种各样的训练模型被提出,更多的训练任务运行到云上。...

在文件存储 HDFS 版上使用TensorFlow

本文介绍如何在 文件存储 HDFS 版 上使用TensorFlow。前提条件 已开通 文件存储 HDFS 版 服务并。具体操作,请参见 开通文件存储HDFS版服务。已完成创建文件系统、添加挂载点和挂载文件系统。具体操作,请参见 快速入门。已为Hadoop集群...

TensorFlow服务请求构造

本文为您介绍如何为基于通用Processor的TensorFlow服务构造请求数据。输入数据 EAS 预置了TensorFlow Processor,为保证性能,其输入输出为ProtoBuf格式。调用案例 EAS 在华东2(上海)的VPC环境中部署了一个Public的测试案例,其服务名称...

使用SDK部署TensorFlow模型推理

前提条件 已使用PAI-Blade对TensorFlow模型进行了优化,详情请参见 优化TensorFlow模型。已安装SDK并获取鉴权Token,详情请参见 安装Blade。因为本文使用GCC 4.8,所以需要使用pre-cxx11 ABI的SDK。本文选用3.7.0版本的RPM包。说明 经过PAI...

使用EAIS推理TensorFlow模型

背景信息 本教程将引导您创建一个华东1(杭州)地域、eais.ei-a6.2xlarge规格的EAIS实例,并以公开的resnet50模型、inception模型和bert-base模型为例,带您体验基于目标检测的推理场景下,使用EAIS推理TensorFlow模型的完整操作流程。...

TensorFlow Serving镜像部署

TensorFlow Serving是一个适用于深度学习模型的推理服务引擎,支持将TensorFlow标准的SavedModel格式的模型部署为在线服务,并支持模型热更新与模型版本管理等功能。本文为您介绍如何使用镜像部署的方式部署TensorFlow Serving模型服务。...

使用AIACC-Training TensorFlow

TensorFlow目前进行数据分布式训练的主流方式是Horovod,AIACC-Training 1.5支持使用Horovod API兼容的方式对TensorFlow分布式训练进行加速。本文为您介绍使用AIACC-Training TensorFlow版的具体操作及可能遇到的问题。适配Horovod API 本...

TensorFlow(仅对存量用户开放)

Data Science集群内置Python 3的Tensorflow 1.15.0版本,可以直接使用。其中Master节点只支持购买CPU资源计算TensorFlow作业,Core节点支持购买CPU或GPU资源计算TensorFlow作业。本文主要介绍如何查看TensorFlow的版本、切换TensorFlow版本...

使用GPU拓扑感知调度(Tensorflow版)

tensorflow-4-vgg16-worker-1 Running 9s false 1 cn-shanghai.192.168.16.173tensorflow-4-vgg16-worker-2 Running 9s false 1 cn-shanghai.192.168.16.172tensorflow-4-vgg16-worker-3 Running 9s false 1 cn-shanghai.192.168.16.173执行以下命令,查看...

提交Tensorflow训练任务和定时任务

本文介绍如何在AI开发控制台提交一个TensorFlow训练任务和定时任务。前提条件 创建ACK Pro版集群。ACK Pro版集群已安装云原生AI套件的 开发控制台 和 调度组件,且集群Kubernetes版本不低于1.20。集群管理员在 RAM控制台 创建子账号(即RAM...

TensorFlow模型如何导出为SavedModel

本文为您介绍如何将TensorFlow模型导出为SavedModel格式。SavedModel格式 使用 EAS 预置官方Processor将TensorFlow模型部署为在线服务,必须先将模型导出为官方定义的SavedModel格式(TensorFlow官方推荐的导出模型格式)。SavedModel模型...

使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法

本文为您介绍如何使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法。警告 公共云GPU服务器即将过保下线,您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练,请前往DLC提交任务,具体操作请参见 创建训练任务。前提条件 开通OSS,并创建...

BERT模型优化案例:使用Blade优化基于TensorFlow的...

本文主要介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。使用限制 本文使用的环境需要满足以下版本要求:系统环境:Linux系统中使用Python 3.6及其以上版本、CUDA 10.0。框架:TensorFlow 1.15。推理优化工具:Blade 3.16.0及其以上...

ResNet50优化案例:使用Blade优化基于TensorFlow的...

本文介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。背景信息 残差网络ResNet(Residual Network)作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分,堪称图像领域深度学习模型实战的"Hello World。ResNet使用卷积层提取图像的特征,并...

基于函数计算和TensorFlow的Serverless AI推理

您可以通过Serverless Devs开发工具快速将AI推理类的应用部署到 函数计算 控制台,从而实现按需、自动扩展的AI模型推理,无需管理底层基础设施,节省成本并快速迭代。背景信息 本文示例实现的能力是识别上传的照片内的动物是猫还是狗。...

开源软件迁移

sudo yum install redis-y TensorFlow TensorFlow是一个端到端的机器学习开源平台。它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统,被广泛应用于机器学习和深度神经网络研究。在倚天云服务器上,建议您使用以下两种方式使用...

写歌案例

本文为您提供使用TensorFlow实现自动填写歌词的相关数据及代码下载地址。代码及数据

多机多卡案例

本文为您提供使用TensorFlow实现多机多卡的相关代码下载地址。多机多卡案例代码下载

AI编译器优化

本文介绍如何使用AICompiler对TensorFlow和PyTorch模型进行编译优化。背景信息 随着AI模型结构的快速演化,底层计算硬件的层出不穷,用户使用习惯的推陈出新,使得单纯基于手工优化解决AI模型的性能和效率问题越来越困难。为了解决这些问题...

基于Kubeflow或Seldon的在线服务

您可以根据提供的dsdemo代码,将Tensorflow,Pytorch和Python等模型部署到Seldon中。前提条件 已创建DataScience集群,并且选择了Kubeflow服务,详情请参见 创建集群。已进行keras-API训练,详情请参见 基于Kubeflow的Training示例。下载...

附录:历史版本下载与安装

本文提供Blade历史版本的安装命令和SDK下载链接。v3.27.0 Python包安装命令如下:CPU Tensorflow 1.15.0与PyTorch 1.6.0。......pai_blade_cpu pip3 install pai_blade_cpu=3.27.0+2.7.0.1.10.0-f ...

步骤二:部署vSGX端

主要包括:Makefile:Gramine编译TensorFlow Serving tensorflow_model_server.manifest.template:Gramine配置TensorFlow Serving模板 tensorflow_model_server.manifest.attestation.template中几项配置说明:Gramine支持SGX RA-TLS远程...

在GPU实例上部署NGC环境

本文以搭建TensorFlow深度学习框架为例介绍如何在GPU实例上部署NGC环境。前提条件 打开 NGC网站,注册NGC账号。登录 NGC网站,获取NGC API Key并保存到本地。说明 登录NGC容器环境时需要验证您的NGC API Key。背景信息 NGC(NVIDIA GPU ...

概述

本文介绍如何基于安全增强型实例(Intel ® SGX)部署TensorFlow Serving在线推理服务的技术架构和使用流程。背景信息 TensorFlow Serving是Google开源的机器学习平台TensorFlow生态的一部分,它的功能是将训练好的模型运行起来,提供接口...

安装Blade

Blade的安装包包括了Wheel包和SDK。在CPU和CUDA环境,您需要安装Wheel包进行模型优化,安装SDK部署模型推理。而在端侧设备中,您只需要安装Wheel包进行模型优化即可,Blade完成优化后直接输出MNN模型,您可以使用MNN部署模型推理。......

提交命令

tensorflow-training:1.12.2PAI-cpu-py27-ubuntu16.04 \ --command="python /root/data/dist_mnist/code/dist-main.py --max_steps=10000 --data_dir=/root/data/dist_mnist/data/" \ --workspace_id=*\-data_sources=data-2021xxxxxxxxxx-...

准备工作

tensorflow-training:2.3.0-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04Tensorflow 1.15 CPU 3.6(py36)registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:1.15.4-cpu-py36-ubuntu18.04 registry-vpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-dlc/...
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