使用 TensorFlow 在Amazon SageMaker - 亚马逊 SageMaker
使用 TensorFlow 版本 1.11 及更高版本使用 TensorFlow 版本 1.11 及更早版本的传统模式
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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支持脚本模式训练脚本。

您需要做什么？

我想训练一个习惯 TensorFlow model in SageMaker.

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。

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

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

有关更多信息，请参阅 。可用的深度学习容器镜像.

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提供支持的传统模式 TensorFlow 版本 1.11 及更早版本。使用传统模式 TensorFlow 训练要运行的脚本 TensorFlow 的任务 SageMaker如果：

  • 您有传统模式脚本，且不想转换为脚本模式。

  • 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.