TensorFlow

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

Получить записную книжку

Пример записной книжки TensorFlow Keras

TensorFlow Keras — это API глубокого обучения, написанный на языке Python, который работает поверх платформы машинного обучения TensorFlow. В 10-минутной учебной записной книжке приведен пример обучающих моделей машинного обучения на основе табличных данных с применением TensorFlow Keras, включая использование встроенных объектов TensorBoard.

Начало работы с записной книжкой TensorFlow Keras

Получить записную книжку