搭建TensorFlow应用

Kubernetes(ASK)和弹性容器实例(ECI),快速完成基于GPU的TensorFlow训练任务。背景信息人工智能与机器学习已经被广泛应用到各个领域,近些年来各种各样的训练模型被提出,更多的训练任务运行到云上。然而上云之后,想要轻松、持久地...

搭建TensorFlow应用

Kubernetes(ASK)和弹性容器实例(ECI),快速完成基于GPU的TensorFlow训练任务。背景信息人工智能与机器学习已经被广泛应用到各个领域,近些年来各种各样的训练模型被提出,更多的训练任务运行到云上。然而上云之后,想要轻松、持久地...

Tensorflow分布式训练使用GPU拓扑感知调度

本文主要介绍如何使用GPU拓扑感知调度来提升Tensorflow分布式训练训练速度。前提条件 创建ACK Pro版集群。安装Arena。安装GPU拓扑感知组件。系统组件版本要求具体如下表所示。组件 版本要求 Kubernetes 1.18.8及以上版本 Helm 3.0及以上...

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TensorFlow模型开发

TensorFLow 是深度学习和机器学习最流行的开源框架,它最初是由 Google 研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究,从2015年开源到现在得到了广泛的应用。特别是Tensorboard 这一利器,对于数据科学家的工作非常有用。Jupyter...

命令列表

删除代码源(delete code_source)删除数据源 提交命令 提交TensorFlow训练任务(submit tfjob) 提交PyTorch训练任务(submit pytorchjob)停止命令 停止训练任务(stop)查询命令 查看任务日志(logs) 查看仓库中的镜像(get images)...

自动安装AIACC-Training(AIACC训练加速)

AIACC-Training(AIACC训练加速)支持优化基于AI主流计算框架(包括TensorFlow、PyTorch、MxNet和Caffe)搭建的模型,能显著提升训练性能。本文介绍如何自动安装AIACC-Training(AIACC训练加速)并测试demo。背景信息Conda是一款开源跨平台...

在文件存储HDFS上使用TensorFlow

本文介绍如何在文件存储HDFS上使用TensorFlow。背景信息TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。说明 由于TensorFlow对文件系统的schema有特别的指定,因此...as rf:.rf.read()'hello tensorflow\n'>>>

使用TensorFlow实现图片分类

checkpoint输出目录/模型输入目录:需要与TensorFlow训练组件的模型输出目录保持一致,即配置为OSS路径中的check_point文件夹。运行实验并查看输出结果。单击画布上方的运行。实验运行结束后,右键单击画布中的TensorFlow-2,在快捷菜单,...

提交命令

提交TensorFlow训练任务(submit tfjob)功能用于提交TensorFlow训练任务。格式系统支持通过命令行参数或任务参数描述文件的方式提交TensorFlow任务。方式一:命令行参数的方式。dlc submit tfjob name=<yourTaskName>\-command= \[-...

TensorFlow 分布式模型训练

TensorFlow 是业界最流行的深度学习框架,如何将 TensorFlow 真正运用于生产环境却并不简单,它面临着资源隔离,应用调度和部署,GPU资源分配,训练生命周期管理等挑战。特别是大规模的分布式训练场景,单靠手动部署和人力运维已经无法有效...

使用AIACC-Training

神龙AI加速引擎AIACC是阿里云自研的AI加速器,包括神龙AI加速训练引擎AIACC-Training和神龙AI加速推理引擎AIACC-Inference。其中AIACC-Training支持统一加速AI主流计算框架TensorFlow、PyTorch、MxNet和Caffe,可以显著提升训练性能。背景...

使用Arena运行深度学习训练作业

本教程介绍如何在云原生环境下进行深度学习训练。可体验到 手写数字识别训练 arena工具的使用 前置知识 了解Python语言 Jupyter Notebook的使用 Tensorboard的使用 前提条件在本教程开始之前您需要:在集群中安装Notebook,请参见在...

TensorFlow

Data Science集群内置Python 3的Tensorflow 1.15.0版本,可以直接使用。其中Master节点只支持购买CPU资源计算TensorFlow作业,Core节点支持购买CPU或GPU资源计算TensorFlow作业。本文主要介绍如何查看TensorFlow的版本、切换TensorFlow版本...

概述

基于阿里云强大计算能力的深度学习解决方案,为您提供一个低门槛、开放、端到端的深度学习服务平台。方便数据科学家和算法工程师快速开始利用阿里云的资源...TensorFlow 分布式模型训练,导出模型。利用导出的模型,执行 TensorFlow模型预测。

专有网络 VPC

专有网络VPC(Virtual Private Cloud)是用户基于阿里云创建的自定义私有网络, 不同的专有网络之间二层逻辑隔离,用户可以在自己创建的专有网络内创建和管理云产品实例,比如ECS、SLB、RDS等。

物联网络管理平台

物联网络管理平台,是阿里云面向物联网领域开发人员推出的网络管理平台,旨在帮助开发者搭建无线空口数据通道,实现终端(如传感器等)数据通过无线技术上报云端。\n作为物联网络管理平台可与阿里云物联网平台搭配使用,确保参与物联网开发...

手动安装AIACC-Training(AIACC训练加速)

AIACC-Training(AIACC训练加速)支持优化基于AI主流计算框架(包括TensorFlow、PyTorch、MXNet和Caffe)搭建的模型,可以显著提升训练性能。本文介绍针对TensorFlow、PyTorch、MXNet框架手动安装AIACC-Training(AIACC训练加速)的步骤。...

使用 TensorFlow Serving

利用阿里云弹性计算资源(ECS 或 EGS),负载均衡和对象存储服务,对于 TensorFlow 的导出模型,快速部署服务上线,用于其他应用的访问。准备工作 在运行模型训练任务之前,请确认以下工作已经完成:创建包含适当数量弹性计算资源(ECS 或 ...

云通信网络加速

加速上云服务(Express to Cloud Service)为企业提供从企业内网到阿里云POP网关的一站式专享快速连接服务。

预置Processor使用说明

TensorFlow1.12 tensorflow_cpu_1.12 tensorflow_gpu_1.12 TensorFlow1.12 Processor TensorFlow1.14 tensorflow_cpu_1.14 tensorflow_gpu_1.14 TensorFlow1.14 Processor TensorFlow1.15 tensorflow_cpu_1.15 tensorflow_gpu_1.15 ...

PAI-TF概述

背景Tensorflow是Google最新的开源深度学习计算框架,支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型,对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。Tensorflow的功能丰富且强大,并拥有高度灵活的API,受到业界的高度关注。PAI-TF是阿里云计算...

TensorFlow模型预测

TensorFlow Serving 是由 Google 开源的机器学习模型预测系统,能够简化并加速从模型到生产应用的过程。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上,使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更给人惊喜后的是,它还提供了不宕机的模型更新和版本...

在GPU实例上部署NGC环境

本章节以搭建TensorFlow深度学习框架为例介绍如何在GPU实例上部署NGC环境。前提条件在开始搭建TensorFlow深度学习框架之前,您必须先完成以下工作:注册阿里云账号,并完成实名认证。具体步骤,请参见注册阿里云账号和实名认证。登录NGC...

在GPU实例上部署NGC环境

本章节以搭建TensorFlow深度学习框架为例介绍如何在GPU实例上部署NGC环境。前提条件在开始搭建TensorFlow深度学习框架之前,您必须先完成以下工作:注册阿里云账号,并完成实名认证。具体步骤,请参见注册阿里云账号和实名认证。登录NGC...

Inference(AIACC推理加速)TensorFlow

AIACC-Inference(AIACC推理加速)支持优化基于TensorFlow搭建的图像分类和检测模型,可以显著提升推理性能。本文介绍手动安装和使用AIACC-Inference(AIACC推理加速)TensorFlow版的流程。前提条件 已创建阿里云GPU实例:实例规格:配备...

提交GPU共享模型推理任务

训练模型已在制作Docker镜像时添加到镜像中,如果您没有将模型文件放入镜像中,您可以创建一个PVC,然后通过arena serve tensorflow的-data参数将PVC挂载到任务的容器中。执行以下命令,查看所有任务。arena serve list系统输出类似以下...

工业视觉智能

工业视觉智能将阿里云基于工业各场景中的最佳实践所获得的预训练模型与用户实际场景中的样本数据结合,通过用户样本数据的训练对模型进行定制优化,从而适配用户实际使用场景。

使用SDK部署TensorFlow模型推理

使用TensorFlow进行推理通常需要libtensorflow_framework.so和libtensorflow_cc.so两个动态链接库。实际生产中,必须构建TensorFlow Wheel包(包含libtensorflow_framework.so),并且与libtensorflow_cc.so使用的配置、环境及编译器版本...

PAI-TF最佳实践

本文为您介绍PAI-TF的最佳实践。TensorFlow实现图像分类 详情请参见使用TensorFlow实现图片分类。TensorFlow模型仓库-FastNN详情请参见模型仓库(FastNN)。TensorFlow实现分布式DeepFM算法详情请参见使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法。

TensorFlow常见问题

本文为您介绍TensorFlow的相关问题。如何开通深度学习功能?如何支持多Python文件引用?如何上传数据到OSS?如何读取OSS数据?如何为OSS写入数据?为什么运行过程中出现OOM?TensorFlow有哪些案例?如何查看TensorFlow相关日志?配置两个...

机器学习PAI

机器学习平台PAI(Platform of Artificial Intelligence)面向企业客户及开发者,提供轻量化、高性价比的云原生机器学习,涵盖PAI-DSW交互式建模、PAI-Studio拖拽式可视化建模、PAI-DLC分布式训练到PAI-EAS模型在线部署的全流程。

全球加速

Accelerator)是一款覆盖全球的网络加速服务,依托阿里巴巴优质BGP带宽和全球传输网络,实现全球网络就近接入和跨地域部署,减少延迟、抖动、丢包等网络问题对服务质量的影响,为您提供高可用和高性能的网络加速服务。

网络介绍

学习和了解阿里云提供的网络服务和产品。

快速开始

Whale可以帮助您便捷地进行分布式并行训练,支持各种并行策略混合训练,同时提供多种通信优化方法。本文介绍在Whale中实现分布式并行策略的详细步骤,包括初始化、资源划分、模型划分及硬件资源到逻辑资源的映射,并提供了完整示例。同时,...

智能双录质检

智能双录质检产品(Smart Senario based Quality Assuarance...训练和优化,实现对销售过程中各种关键动作、证件的检测,销售活动关键角色的连续追踪等,实现销售过程的智能化合规监控,极大提升销售的友好度、保单一次性通过率,并降低成本。

公共镜像列表

tensorflow-training:2.3-gpu-py36-cu101-ubuntu18.04 tensorflow-training:1.15-cpu-py36-ubuntu18.04 tensorflow-training:1.15-gpu-py36-cu100-ubuntu18.04 PyTorchpytorch-training:1.6.0-gpu-py37-cu101-ubuntu18.04 pytorch-training...

网络文化经营许可证(文网文)

网络文化经营许可证,又称文文证,是指经文化厅行政部门和电信管理机构批准,颁发给从事经营性互联网文化活动的互联网信息服务提供者的市场合法准入资质。

高速通道

高速通道(Express Connect)是基于 IPVPN 的便捷高效的网络服务,用于在云上的不同网络环境实现高速、稳定、安全的私通信,包括跨地域/跨用户的VPC内网互通、专线接入等场景,有效提高网络拓扑的灵活性和跨网络通信的质量及安全性。

利用 TFRecord 和 HDFS 准备 TensorFlow 训练数据

数据准备和预处理在一个深度学习训练过程中扮演着非常重要的角色,它影响着模型训练的速度和质量。而 TensorFlow 对于 HDFS 的支持,将大数据与深度学习相集成,完善了从数据准备到模型训练的完整链条。在阿里云容器服务深度学习解决方案中...

在ECS上使用Analytics Zoo对人工智能应用进行bfloat16...

copt=-DENABLE_INTEL_MKL_BFLOAT16-copt=-march=native/tensorflow/tools/lib_package:libtensorflow_jni.tar.gz/tensorflow/java:libtensorflow.jar/tensorflow/java:libtensorflow-src.jar/tensorflow/tools/lib_package:libtensorflow_...
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