TensorFlow - 深度学习 AMI
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

TensorFlow

激活 TensorFlow

本教程介绍如何在运行带 Conda 的深度学习 AMI 的实例上激活 TensorFlow 并运行 TensorFlow 程序。

当框架的稳定的 Conda 程序包发布时,它会在 DLAMI 上进行测试并预安装。如果您希望运行最新的、未经测试的每日构建版本,您可以手动安装 TensorFlow 的每日构建版本(试验)

在 Dlami 上运行 TensorFlow

  1. 要激活 TensorFlow,请使用 Conda 打开 DLAMI 的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例。

    • 对于具有 CUDA 9.0 和 MKL-DNN 的 Python 3 上的 TensorFlow 和 Keras 2,运行以下命令:

      $ source activate tensorflow_p36
    • 对于具有 CUDA 9.0 和 MKL-DNN 的 Python 2 上的 TensorFlow 和 Keras 2,运行以下命令:

      $ source activate tensorflow_p27
  2. 启动 iPython 终端:

    (tensorflow_p36)$ ipython
  3. 运行 TensorFlow 程序以验证其是否正常运行:

    import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))

    Hello, TensorFlow! 应显示在您的屏幕上。

安装 TensorFlow 的每日构建版本(试验)

您可以使用 Conda 将最新的 TensorFlow 版本安装到您的深度学习 AMI 上的任一或两个 TensorFlow Conda 环境。

从每日构建版本安装 TensorFlow

    • 对于 Python 3 TensorFlow 环境,运行以下命令:

      $ source activate tensorflow_p36
    • 对于 Python 2 TensorFlow 环境,运行以下命令:

      $ source activate tensorflow_p27
  1. 删除当前安装的 TensorFlow。

    注意

    其余步骤假定您使用的是 tensorflow_p36 环境。

    (tensorflow_p36)$ pip uninstall tensorflow
  2. 安装 TensorFlow 的最新每日构建版本。

    (tensorflow_p36)$ pip install tf-nightly
  3. 要验证您是否已成功安装最新的每日构建版本,请启动 IPython 终端并检查 TensorFlow 版本。

    (tensorflow_p36)$ ipython
    import tensorflow print (tensorflow.__version__)

    输出应类似于以下内容:1.12.0-dev20181012

更多教程

TensorFlow with Horovod

TensorBoard

TensorFlow Serving

有关教程,请参阅名为的文件夹Deep Learning AMI with Conda tutorials在 DLAMI 的主目录中。

有关更多教程和示例,请参阅 TensorFlow 文档以查看TensorFlow Python API或请参阅TensorFlow网站.