TensorFlow 搭配 Amazon 使用 的資源 SageMaker - Amazon SageMaker
TensorFlow 1.11 版及更新版本TensorFlow 1.11 版和更早版本的舊版模式

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TensorFlow 搭配 Amazon 使用 的資源 SageMaker

您可以使用 Amazon 使用自訂 TensorFlow 程式碼 SageMaker 來訓練和部署模型。 SageMaker Python SDK TensorFlow 估算器和模型以及 SageMaker 開放原始碼 TensorFlow 容器可以提供協助。使用下列資源清單，根據您 TensorFlow 使用的版本和要執行的動作來尋找詳細資訊。

TensorFlow 1.11 版及更新版本

對於 1.11 版及更新 TensorFlow 版本，Amazon SageMaker Python SDK 支援指令碼模式訓練指令碼。

您想要做什麼？

我想要在 中訓練自訂 TensorFlow 模型 SageMaker。

如需 Jupyter 筆記本範例，請參閱TensorFlow 指令碼模式訓練和服務 。

如需文件，請參閱使用 訓練模型 TensorFlow。

我有在 中訓練的 TensorFlow 模型 SageMaker，而且我想要將其部署到託管端點。

如需詳細資訊，請參閱部署 TensorFlow 服務模型。

我有在 之外訓練的 TensorFlow 模型 SageMaker，而且我想要將其部署到 SageMaker 端點。

若需詳細資訊，請參閱直接從模型成品部署。

我想查看 Amazon SageMaker Python SDK TensorFlow 類別API的文件。

如需詳細資訊，請參閱TensorFlow 估算器 。

我想尋找 SageMaker TensorFlow 容器儲存庫。

如需詳細資訊，請參閱SageMaker TensorFlow 容器 GitHub 儲存庫 。

我想尋找有關深度學習容器支援 TensorFlow AWS 版本的資訊。

有關詳細資訊，請參閱可用的深度學習容器映像。

如需撰寫 TensorFlow 指令碼模式訓練指令碼和搭配 使用 TensorFlow 指令碼模式估算器和模型的一般資訊 SageMaker，請參閱 TensorFlow 搭配使用 SageMaker Python SDK。

TensorFlow 1.11 版和更早版本的舊版模式

Amazon SageMaker Python SDK 提供舊版模式，支援 1.11 版及更早 TensorFlow 版本。在下列情況下，使用舊版模式 TensorFlow 訓練指令碼在 中 SageMaker執行 TensorFlow 任務：

  • 您有現有的傳統模式指令碼，且您不想轉換為指令碼模式。

  • 您想要使用 1.11 之前的 TensorFlow 版本。

如需編寫搭配 Python 使用之 SageMaker舊版模式 TensorFlow 指令碼的相關資訊SDK，請參閱TensorFlow SageMaker 估算器和模型 。