什么是 AWS Deep Learning Containers? - AWS 深度学习容器
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什么是 AWS Deep Learning Containers?

欢迎阅读 AWS Deep Learning Containers 的用户指南。

AWS Deep Learning Containers (Deep Learning Containers) 是一组 Docker 映像,用于在 TensorFlow、TensorFlow 2、PyTorch 和 MXNet 中训练和处理模型。Deep Learning Containers 为优化环境提供了 TensorFlow、MXNet、Nvidia CUDA(适用于 GPU 实例)以及 Intel MKL(适用于 CPU 实例)库且在 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) 中可用。

关于本指南

本指南可帮助您设置和使用 AWS Deep Learning Containers。本指南还介绍使用 Amazon EC2、Amazon ECS、Deep Learning Containers 和 SageMaker 设置 Amazon EKS 的过程。它介绍了用于训练和推导的深度学习的几种常见使用案例。本指南还为每个框架提供了几个教程。

Python 2 支持

Python 开源社区已于 2020 年 1 月 1 日正式结束对 Python 2 的支持。TensorFlow 和 PyTorch 社区已经宣布,TensorFlow 2.1 和 PyTorch 1.4 版本将是支持 Python 2 的最后版本。支持 Python 2 的先前 Deep Learning Containers 版本将继续可用。但是,只有在开源社区针对这些版本发布了安全修补程序时,我们才会为 Python 2 Deep Learning Containers 提供更新。具有下一个版本 TensorFlow 框架和 PyTorch 框架的 Deep Learning Containers 版本不包含 Python 2 环境。

先决条件

您应该熟悉命令行工具和基本 Python 才能成功运行 Deep Learning Containers。有关如何使用每个框架的教程由框架本身提供。但是,本指南将向您展示如何激活每一个框架并找到相应的教程以便开始使用。