Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
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.