Referencia: probar funcionalidad de GPU

En el siguiente ejemplo, la definición de trabajo prueba si la AMI de carga de trabajo de GPU descrita en Utilizar una AMI de carga de trabajo de GPU se ha configurado correctamente. Esta definición de trabajo de ejemplo ejecuta el ejemplo del clasificador TensorFlow deep MNIST de GitHub.

{
    "containerProperties": {
        "image": "tensorflow/tensorflow:1.8.0-devel-gpu",
        "resourceRequirements": [
            {
                "type": "MEMORY",
                "value": "32000"
            },
            {
                "type": "VCPU",
                "value": "8"
            }
        ],
        "command": [
            "sh",
            "-c",
            "cd /tensorflow/tensorflow/examples/tutorials/mnist; python mnist_deep.py"
        ]
    },
    "type": "container",
    "jobDefinitionName": "tensorflow_mnist_deep"
}

Es posible crear un archivo con el texto JSON indicado arriba, que se denomine tensorflow_mnist_deep.json y, a continuación, registrar una definición de trabajo de AWS Batch con el siguiente comando:

aws batch register-job-definition --cli-input-json file://tensorflow_mnist_deep.json