Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

TensorFlow Cloud ist eine Bibliothek, mit der Sie Ihre lokale Umgebung mit Google Cloud verbinden können.

import tensorflow_cloud as tfc

TF_GPU_IMAGE= "tensorflow/tensorflow:latest-gpu"

run_parameters = [
  distribution_strategy='auto',
  requirements_txt='requirements.txt',
  docker_config=tfc.DockerConfig(
    parent_image=TF_GPU_IMAGE,
    image_build_bucket=GCS_BUCKET
  ),
  chief_config=tfc.COMMON_MACHINE_CONFIGS['K80_1X'],
  worker_config=tfc.COMMON_MACHINE_CONFIGS['K80_1X'],
  worker_count=3,
  job_labels={'job': "my_job"}
]

run(**run_parameters) # Runs your training on Google Cloud!
In einem Notebook ausführen
Das TensorFlow Cloud-Repository bietet APIs, die den Übergang von der lokalen Modellbildung und dem Debugging zu verteiltem Training und zur Optimierung von Hyperparametern in Google Cloud erleichtern. In einem Colab- oder Kaggle-Notizbuch oder einer lokalen Skriptdatei können Sie Ihr Modell direkt zur Optimierung oder zum Training in der Cloud senden, ohne die Cloud-Konsole verwenden zu müssen.