Ескертпе
Бұл бетке кіру үшін қатынас шегін айқындау қажет. Жүйеге кіруді немесе каталогтарды өзгертуді байқап көруге болады.
Бұл бетке кіру үшін қатынас шегін айқындау қажет. Каталогтарды өзгертуді байқап көруге болады.
Примечание.
Версия TensorFlow с открытым исходным кодом несовместима с последними версиями CUDA.
TensorFlow будет удален в следующей основной версии Databricks Runtime ML. Azure Databricks рекомендует установить собственные версии по мере необходимости.
TensorFlow — это платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения, созданная Google. Она поддерживает углубленное обучение и общие числовые вычисления для ЦП, GPU и кластеров GPU. На нее распространяются условия Лицензии Apache 2.0.
Машинное обучение среды выполнения Databricks включает TensorFlow и TensorBoard, поэтому эти библиотеки можно использовать без установки пакетов. См. сведения о версии TensorFlow, установленной в используемой вами версии Databricks Runtime ML, в заметках о выпуске.
Примечание.
Данное руководством не является исчерпывающим руководством по TensorFlow. См. веб-сайт TensorFlow.
Единый узел и распределенное обучение
Для тестирования и переноса рабочих процессов одного компьютера используйте кластер с одним узлом.
Описание возможностей распределенного обучения в контексте глубокого обучения см. в разделе Распределенное обучение.
Пример записной книжки Tensorflow
В следующей записной книжке показано, как можно выполнять TensorFlow (1.x и 2.x) с использованием мониторинга TensorBoard в кластере с одним узлом.
Записная книжка TensorFlow 1.15/2.x
Пример записной книжки TensorFlow Keras
TensorFlow Keras — это API глубокого обучения, написанный на языке Python, который работает поверх платформы машинного обучения TensorFlow. В 10-минутном учебном блокноте показан пример обучения моделей машинного обучения на табличных данных с использованием TensorFlow Keras, включая применение встроенного TensorBoard.