TensorFlow est une plate-forme open source de bout en bout pour l'apprentissage automatique. La plate-forme dispose d'un écosystème complet et flexible d'outils, de bibliothèques et de ressources communautaires qui permet aux chercheurs d'innover en matière d'apprentissage automatique et aux développeurs de créer et de déployer facilement des applications optimisées par l'apprentissage automatique.
TensorFlow peut être utilisé pour un grand nombre de tâches, mais il est particulièrement axé sur l'apprentissage et l'inférence des réseaux de neurones profonds. La plate-forme est une bibliothèque mathématique symbolique basée sur le flux de données et la programmation différentiable.
Installer TensorFlow
TensorFlow est la structure d'apprentissage automatique que vous utilisez avec vSphere Bitfusion.
Installez TensorFlow à l'aide de pip3, qui est le programme d'installation de module pour Python 3. La procédure s'applique à Ubuntu 20.04, CentOS 8 et Red Hat Linux 8.
Conditions préalables
- Vérifiez que vous avez installé un client vSphere Bitfusion.
- Vérifiez que vous avez installé NVIDIA CUDA et NVIDIA cuDNN sur votre système d’exploitation Linux.
Procédure
Installer des évaluations TensorFlow
Les évaluations TensorFlow sont des applications ML Open Source conçues pour tester les performances de l'infrastructure TensorFlow.
Vous branchez et téléchargez les évaluations TensorFlow dans votre environnement local. Dans Git, une branche est une ligne de développement distincte.
Conditions préalables
Procédure
Exécuter les évaluations TensorFlow
Exécutez les évaluations TensorFlow pour tester les performances de votre déploiement de vSphere Bitfusion et de TensorFlow.
En exécutant les évaluations TensorFlow et en utilisant différentes configurations, vous pouvez comprendre comment les charges de travail ML répondent dans votre environnement vSphere Bitfusion.
Procédure
Résultats
Vous pouvez désormais exécuter des évaluations TensorFlow dans vSphere Bitfusion avec des GPU partagés à partir d'un serveur distant. Les évaluations prennent en charge de nombreux modèles et paramètres pour vous aider à explorer un espace important dans la discipline d'apprentissage automatique. Pour plus d'informations, consultez Guide de l'utilisateur de VMware vSphere Bitfusion.