深度学习 AMI
开发人员指南
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采用源代码的 Deep Learning AMI

重要

这些 DLAMI 不再进行更新。建议使用采用 Conda 的 Deep Learning AMIDeep Learning Base AMI

采用源代码的 Deep Learning AMI 指的是为所有框架使用一个 Python 环境的 DLAMI。从技术上讲,有两个环境 Python 2.7 和 Python 3.5,并且这些框架在每个 Python 版本中都安装一次。

这些 AMI 包含直接从源构建的框架的最前沿版本,以及在框架所提供的库存 PIP 程序包中找不到的高级优化。它还包含框架的源代码,使其成为一个更大的磁盘映像。它经常由计划直接修改源代码的人员使用,或者由框架开源项目的贡献者使用。

  • 采用源代码 (CUDA 9) 的 Deep Learning AMI 在构建时包含了:Apache MXNet、Caffe2、Keras、PyTorch 和 TensorFlow

  • 采用源代码 (CUDA 8) 的 Deep Learning AMI 在构建时包含了:Apache MXNet、Caffe、Caffe2、CNTK、Keras、TensorFlow、Theano 和 Torch

可以在 DLAMI:发行说明中找到特定的框架版本号

选择这个 DLAMI 类型,或通过“后续步骤”选项了解有关其他 DLAMI 的更多信息。

后续步骤

CUDA 安装和框架绑定