Nota
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Nota
A versão de código aberto do TensorFlow não é compatível com as versões CUDA mais recentes.
O TensorFlow será removido na próxima versão principal do Databricks Runtime ML. O Azure Databricks recomenda que você instale suas próprias versões conforme necessário.
O TensorFlow é uma estrutura de código aberto para aprendizado de máquina criada pelo Google. Ele suporta aprendizado profundo e cálculos numéricos gerais em CPUs, GPUs e clusters de GPUs. Está sujeito aos termos e condições da Licença Apache 2.0.
O Databricks Runtime ML inclui TensorFlow e TensorBoard, portanto, você pode usar essas bibliotecas sem instalar nenhum pacote. Para obter a versão do TensorFlow instalada na versão do Databricks Runtime ML que está a usar, consulte as notas de versão.
Nota
Este guia não é um guia abrangente sobre o TensorFlow. Consulte o site do TensorFlow.
Nó individual e treinamento distribuído
Para testar e migrar fluxos de trabalho de máquina única, use um agregado de nó único.
Para obter opções de treinamento distribuído para aprendizado profundo, consulte Treinamento distribuído.
Bloco de anotações de exemplo do Tensorflow
O bloco de anotações a seguir mostra como você pode executar o TensorFlow (1.x e 2.x) com o monitoramento do TensorBoard em um cluster de nó único.
Notebook TensorFlow 1.15/2.x
Bloco de anotações de exemplo do TensorFlow Keras
TensorFlow Keras é uma API de aprendizado profundo escrita em Python que é executada sobre a plataforma de aprendizado de máquina TensorFlow. O caderno de tutoriais de 10 minutos mostra um exemplo de como treinar modelos de aprendizagem automática em dados tabulares com TensorFlow Keras, com integração de TensorBoard.