注意
TensorFlow のオープン ソース バージョンは、最新の CUDA バージョンと互換性がありません。
TensorFlow は、次のメジャー Databricks Runtime ML バージョンで削除されます。 Azure Databricks では、必要に応じて独自のバージョンをインストールすることをお勧めします。
TensorFlow は、Google によって作成された機械学習用のオープンソース フレームワークです。 CPU、GPU、GPU のクラスターでのディープラーニングや、一般的な数値計算をサポートしています。 Apache License 2.0 の利用規約が適用されます。
Databricks Runtime ML には TensorFlow と TensorBoard が含まれているため、パッケージをインストールせずにこれらのライブラリを使用できます。 使用している Databricks Runtime ML バージョンにインストールされている TensorFlow のバージョンについては、リリース ノートを参照してください。
注意
このガイドは、TensorFlow に関する包括的なガイドではありません。 TensorFlow の Web サイトを参照してください。
単一ノードと分散トレーニング
単一コンピューターのワークフローをテストして移行するには、単一ノード クラスターを使用します。
ディープ ラーニングの分散トレーニング オプションについては、「分散トレーニング」を参照してください。
Tensorflow サンプル ノートブック
次のノートブックでは、単一ノード クラスター上で TensorBoard の監視を使用し、TensorFlow (1.x および 2.x) を実行する方法を示します。
TensorFlow 1.15/2.x ノートブック
TensorFlow Keras サンプル ノートブック
TensorFlow Keras は、機械学習プラットフォームの TensorFlow 上で動作する、Python で記述されたディープ ラーニング API です。 10 分間のチュートリアル ノートブックでは、インライン TensorBoard も含む TensorFlow Keras を使用した表形式データに対する機械学習モデルのトレーニング例を示しています。