هذا هو تطبيق Linux المسمى SageMaker TensorFlow والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له كـ v1.19.0.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى SageMaker TensorFlow عبر الإنترنت مع OnWorks مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
سيج ميكر تينسور فلو
الوصف
تحتوي هذه الحزمة على امتدادات خاصة بـ SageMaker لـ TensorFlow ، بما في ذلك فئة PipeModeDataset ، التي تسمح بقراءة قنوات SageMaker Pipe Mode باستخدام مجموعات بيانات TensorFlow. تدعم هذه الحزمة إصدارات Python 3.7-3.9 و TensorFlow 1.7 والإصدارات الأحدث ، بما في ذلك 2.0-2.9.1. للحصول على دعم TensorFlow 1.x ، راجع الفرع الرئيسي. تتوفر إصدارات sagemaker-tensorflow لجميع الإصدارات المدعومة على PyPI. تعتمد امتدادات SageMaker TensorFlow على Python 3.4-3.9 في Linux مع إصدار TensorFlow> = 1.7. الإصدارات القديمة من TensorFlow غير مدعومة. يرجى التأكد من إطلاعك على فرع ملحقات sagemaker-tensorflow التي تطابق إصدار TensorFlow الخاص بك. وضع الأنابيب SageMaker عبارة عن آلية لتوفير بيانات S3 لوظيفة تدريبية عبر نظام Linux fifos. يمكن لبرامج التدريب القراءة من FIFA والحصول على نقل بيانات عالي الإنتاجية من S3 ، دون إدارة الوصول إلى S3 في البرنامج نفسه.
شرح المميزات:
- يمكنك بناء SageMaker TensorFlow في صورة عامل إرساء
- يمكنك أيضًا تثبيت sagemaker-tensorflow لإصدار معين من TensorFlow
- بناء وتثبيت من المصدر
- يعتمد بناء SageMaker TensorFlow على cmake
- قم بالبناء لإصدار معين من TensorFlow
- تعتمد امتدادات SageMaker TensorFlow على Python 3.4-3.9 في Linux
لغة البرمجة
C + +
الأقسام
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/sagemaker-tensorflow.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
