Разница между страницами «Картошка запеченая в духовке» и «TensorFlow»

Материал из Home Wiki
(Различия между страницами)
Перейти к навигации Перейти к поиску
>Vika
(Новая страница: «Филе куриное Капуста мелко нарезанная Залить водой с 1/4 ч.л. соли Картошка соломкой с 1/2 ч.…»)
 
 
Строка 1: Строка 1:
Филе куриное
[[:Категория:Работа]]
Капуста мелко нарезанная
Залить водой с 1/4 ч.л. соли
Картошка соломкой с 1/2 ч.л. соли
Морковка на крупной терке
Майонез тонким слоем


= Начало =
https://www.tensorflow.org/


Разогреваем духовку 15 минут 250 градусов.
Текущая версия v1.5.0


Накрываем фольгой. Ставим в духовку на 60 минут 200 градусов.
Docker: https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/


Снимаем фольгу. Ставим в духовку на 15 минут 200 градусов.
Using TensorFlow via Docker https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/docker/README.md
 
= Загрузка =
Для CPU:<syntaxhighlight>
docker pull gcr.io/tensorflow/tensorflow
</syntaxhighlight>
 
= Запуск =
Для CPU:<syntaxhighlight>
docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow
</syntaxhighlight>
 
<syntaxhighlight>
$ docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow
[I 17:30:28.871 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /root/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret
[W 17:30:28.898 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended.
[I 17:30:28.903 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /notebooks
[I 17:30:28.904 NotebookApp] 0 active kernels
[I 17:30:28.904 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 17:30:28.904 NotebookApp] http://[all ip addresses on your system]:8888/?token=9fc3be91c196e8fe264d384f0a07aaba99d589c1288067a5
[I 17:30:28.904 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[C 17:30:28.904 NotebookApp]
   
    Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
    to login with a token:
        http://localhost:8888/?token=9fc3be91c196e8fe264d384f0a07aaba99d589c1288067a5
</syntaxhighlight>
 
При запуске будут доступны 3 обширных урока на английском о том, как работать с этой системой
 
= Запуск TensorBoard =
<syntaxhighlight>
docker exec -ti 6523620b7eb2 /bin/sh
# tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/
</syntaxhighlight>
где 6523620b7eb2 - id контейнера tensorflow
 
Интерфейс tensorboard будет доступен по адресу http://127.0.0.1:6006/
 
[[Категория:Работа]]
[[Категория:AI]]

Версия 18:30, 22 февраля 2018

Категория:Работа

Начало

https://www.tensorflow.org/

Текущая версия v1.5.0

Docker: https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/

Using TensorFlow via Docker https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/docker/README.md

Загрузка

Для CPU:

docker pull gcr.io/tensorflow/tensorflow

Запуск

Для CPU:

docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow
$ docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow 
[I 17:30:28.871 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /root/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret
[W 17:30:28.898 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended.
[I 17:30:28.903 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /notebooks
[I 17:30:28.904 NotebookApp] 0 active kernels
[I 17:30:28.904 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 17:30:28.904 NotebookApp] http://[all ip addresses on your system]:8888/?token=9fc3be91c196e8fe264d384f0a07aaba99d589c1288067a5
[I 17:30:28.904 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[C 17:30:28.904 NotebookApp] 
    
    Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
    to login with a token:
        http://localhost:8888/?token=9fc3be91c196e8fe264d384f0a07aaba99d589c1288067a5

При запуске будут доступны 3 обширных урока на английском о том, как работать с этой системой

Запуск TensorBoard

docker exec -ti 6523620b7eb2 /bin/sh 
# tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/

где 6523620b7eb2 - id контейнера tensorflow

Интерфейс tensorboard будет доступен по адресу http://127.0.0.1:6006/