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使用 TensorFlow 在Amazon SageMaker
你可以使用亚马逊 SageMaker 使用自定义训练和部署模型 TensorFlow 代码。这些区域有: SageMaker Python S TensorFlow 估计器和模型以及 SageMaker 开源 TensorFlow 容器使写作成为 TensorFlow 脚本并运行它 SageMaker 更容易。
使用 TensorFlow 版本 1.11 及更高版本
对于 TensorFlow 版本 1.11 及更高版本,亚马逊 SageMaker Python S
您需要做什么?
- 我想训练一个习惯 TensorFlow model in SageMaker.
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有关 Jupyter 笔记本的示例,请参见TensorFlow 脚本模式训练和服务
. 有关文档,请参阅用以下方法训练模型 TensorFlow
. - I TensorFlow 我训练过的模型 SageMaker,我想将其部署到托管端点。
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有关更多信息,请参阅 。部署 TensorFlow 服务模型
. - I TensorFlow 我在外面训练过的模型 SageMaker,我想把它部署到 SageMaker endpoint
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有关更多信息,请参阅 。直接从模型构件部署
. - 我想看看 API 文档亚马逊 SageMaker Python S
TensorFlowclass。 -
有关更多信息,请参阅 。TensorFlow 估计器
. - 我想找到 SageMaker TensorFlow 容器存储库。
-
有关更多信息,请参阅 。SageMaker TensorFlow 容器 GitHub 知识库
. - 我想查找有关信息 TensorFlow 支持的版本AmazonDeep Learning Containers ning
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有关更多信息,请参阅 。可用的深度学习容器镜像
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有关写作的一般信息 TensorFlow 脚本模式训练脚本和使用 TensorFlow 脚本模式估算器和模型 SageMaker,请参阅使用 TensorFlow 用 SageMaker Python S
使用 TensorFlow 版本 1.11 及更早版本的传统模式
这些区域有:亚马逊 SageMaker Python S
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您有传统模式脚本,且不想转换为脚本模式。
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你想用 TensorFlow 低于 1.11 的版本。
有关如何编写传统模式的信息 TensorFlow 与... 一起使用的脚本 SageMakerPython 软件开发工具包,TensorFlow SageMaker 估计器和模型