Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # TensorFlow TensorFlow est une bibliothèque mathématique symbolique open source pour les applications d'intelligence artificielle et d'apprentissage profond. Pour plus d'informations, consultez le [TensorFlow site Web](https://www.tensorflow.org/). TensorFlow est disponible avec les versions 5.17.0 et ultérieures d'Amazon EMR. Le tableau suivant répertorie la version TensorFlow incluse dans la dernière version de la série Amazon EMR 7.x, ainsi que les composants avec lesquels Amazon EMR est installé. TensorFlow Pour connaître la version des composants installés TensorFlow dans cette version, consultez la [version 7.13.0 Versions des composants](emr-7130-release.md). **TensorFlow informations de version pour emr-7.13.0** | Étiquette de version Amazon EMR | TensorFlow Version | Composants installés avec TensorFlow | | --- | --- | --- | | emr-7,13.0 | TensorFlow 2.19.0 | emrfs, emr-goodies, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-hdfs-zkfc, hadoop-httpfs-server, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, tensorflow | Le tableau suivant répertorie la version TensorFlow incluse dans la dernière version de la série Amazon EMR 6.x, ainsi que les composants avec lesquels Amazon EMR est installé. TensorFlow Pour connaître la version des composants installés TensorFlow dans cette version, consultez la [version 6.15.0 Versions des composants](emr-6150-release.md). **TensorFlow informations de version pour emr-6.15.0** | Étiquette de version Amazon EMR | TensorFlow Version | Composants installés avec TensorFlow | | --- | --- | --- | | emr-6.15.0 | TensorFlow 2.11.0 | emrfs, emr-goodies, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-httpfs-server, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, tensorflow | Le tableau suivant répertorie la version TensorFlow incluse dans la dernière version de la série Amazon EMR 5.x, ainsi que les composants avec lesquels Amazon EMR est installé. TensorFlow Pour la version des composants installés TensorFlow dans cette version, voir la [version 5.36.2 Versions des composants](emr-5362-release.md). **TensorFlow informations de version pour emr-5.36.2** | Étiquette de version Amazon EMR | TensorFlow Version | Composants installés avec TensorFlow | | --- | --- | --- | | emr-5.36.2 | TensorFlow 2.4.1 | emrfs, emr-goodies, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-httpfs-server, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, tensorflow | ## TensorFlow compilations par type d'instance Amazon EC2 Amazon EMR utilise différentes versions de la TensorFlow bibliothèque en fonction des types d'instances que vous choisissez pour votre cluster. Amazon EMR prend également en charge les clusters dotés de types TensorFlow d'instances aarch64 (instances Graviton) à partir d'EMR-7.5.0 et versions ultérieures. Le tableau suivant répertorie les builds par type d'instance pour EMR-7.10.0 : | Types d'instances EC2 | TensorFlow construire | | --- | --- | | P2, P4D, P5, G4DN, G5, G6 et GR6 | Tensorflow 2.18.0 avec CUDA 12.5, cuDNN 9.3.0.75 | | P3, P3DN, G3 et G3S | Tensorflow 2.18.0 avec CUDA 12.5, cuDNN 9.3.0.75, NCCL 2.22.3
[Nvidia NCCL](https://developer.nvidia.com/nccl) est disponible uniquement sur les instances P3, P3DN, G3 et G3s avec la version 2.22.3. **Contrat de Licence Utilisateur Final (CLUF)** : en utilisant les composants Nvidia sur Amazon EMR, vous acceptez les termes et conditions décrites dans le [CLUF de produit](https://d7umqicpi7263.cloudfront.net/eula/product/d0199cf7-a04a-4204-be4d-dc3e2af678af/5b36dd71-7d6e-4d97-a8f7-013d3eccec70.txt). | | Instances de Graviton | Tensorflow 2,18.0 | | Tous les autres | Processeur Tensorflow 2.18.0 | ## Sécurité En plus de suivre les instructions de la [section Utilisation TensorFlow sécurisée](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/SECURITY.md), nous vous recommandons de lancer votre cluster dans un sous-réseau privé afin de limiter l'accès aux sources fiables. Pour plus d'informations, consultez [Options d'Amazon VPC](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-clusters-in-a-vpc.html#emr-vpc-private-subnet) dans le *Guide de gestion Amazon EMR*. ## En utilisant TensorBoard TensorBoard est une suite d'outils de visualisation pour les TensorFlow programmes. Pour plus d'informations, voir [TensorBoard: Apprentissage visualisé sur le site](https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard) Web de Tensorflow. Pour utiliser TensorBoard Amazon EMR, vous devez commencer par TensorBoard le nœud principal du cluster. **Pour utiliser tensorboard avec Tensorflow sur Amazon EMR** 1. Connectez-vous au nœud maître du cluster à l'aide de SSH. Pour plus d'informations, consultez [Connexion au nœud principal à l'aide de SSH](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-connect-master-node-ssh.html) dans le *Guide de gestion d'Amazon EMR*. 1. Tapez la commande suivante pour démarrer Tensorboard sur le nœud principal. Remplacez `{{/my/log/directory}}` par un répertoire sur le nœud principal où vous avez généré et résumé des données stockées à l'aide d'un enregistreur de résumé. ------ #### [ Amazon EMR 5.19.0 and later ] ``` python3 -m tensorboard.main --logdir=/home/hadoop/tensor --bind_all ``` ------ #### [ Amazon EMR 5.18.1 and earlier ] ``` python3 -m tensorboard.main --logdir=/my/log/dir ``` ------ Par défaut, le nœud principal héberge TensorBoard en utilisant le port 6006 et le nom DNS public principal. Une fois que vous avez démarré TensorBoard, la sortie de la ligne de commande présente l'URL à laquelle vous pouvez vous connecter TensorBoard, comme illustré dans l'exemple suivant : ``` TensorBoard 2.18.0 at http://{{master-public-dns-name}}:6006 (Press CTRL+C to quit) ``` 1. Configurez l'accès aux interfaces web sur le nœud principal à partir de clients de confiance. Pour plus d'informations, consultez [Affichage des interfaces web hébergées sur les clusters Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-web-interfaces.html) dans le *Guide de gestion Amazon EMR*. 1. Ouvert TensorBoard à`http://{{master-public-dns-name}}:6006`.