Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

# Verifica la funzionalità della GPU
<a name="example-test-gpu"></a>

Il seguente esempio di definizione di processo verifica se l'AMI per i carichi di lavoro su GPU descritta in [Usa un'AMI per carichi di lavoro GPU](batch-gpu-ami.md) è stata impostata correttamente. [Questa definizione di lavoro di esempio esegue l'esempio del classificatore TensorFlow Deep MNIST da.](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.8/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_deep.py) 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"
}
```

È possibile creare un file con il testo JSON precedente chiamato `tensorflow_mnist_deep.json` e quindi registrare una definizione di AWS Batch processo con il seguente comando:

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