[PYTHON] Ich habe vorerst mit Floydhub gespielt
Einführung
Floydhub ist ein Dienst wie Heroku for Deep Learning, mit dem Sie Programme mit TensorFlow und Chainer in der Cloud ausführen können. Eigenschaften von Floydhub
--Chainer, TensorFlow, Keras, Theano usw. können verwendet werden
- Keine Kreditkarte erforderlich, um ein Konto zu erstellen
Dieses Mal werde ich versuchen, vorerst ein Konto zu erstellen.
Ein Konto erstellen
Sie können kostenlos ein Konto erstellen. Sie brauchen jetzt keine Kreditkarte. Melden Sie sich unter https://www.floydhub.com an, um zur Begrüßungsseite unten zu gelangen.
Get Started Setup floyd-cli Nach dem Erstellen eines Kontos erhalten Sie eine E-Mail zur Authentifizierung. Wechseln Sie auf dem Terminal in ein Arbeitsverzeichnis Ihrer Wahl und installieren Sie dann floyd-cli.
pip install -U floyd-cli
Anmeldung.
floyd login
Dann
Authentication token page will now open in your browser. Continue? [Y/n]:
Wird gefragt, geben Sie y ein, um fortzufahren, und die Begrüßungsseite wird geöffnet. Kopieren Sie das Authentifizierungstoken unten auf der Begrüßungsseite und fügen Sie es in Ihr Terminal ein. Die Anmeldung sollte erfolgreich sein.
Run First Project Als nächstes bewegen wir Tensorflow.
Folgen Sie einfach den Anweisungen auf der Begrüßungsseite.
$ git clone https://github.com/floydhub/tensorflow-examples.git
Cloning into 'tensorflow-examples'...
remote: Counting objects: 74, done.
remote: Total 74 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 74
Unpacking objects: 100% (74/74), done.
$ cd tensorflow-examples/3_NeuralNetworks/
$ floyd init dynamic-rnn
Project "dynamic-rnn" initialized in current directory
$ floyd run "python dynamic_rnn.py"
Nachdem Sie floyd "python dynamic_rnn.py" ausgeführt haben, gehen Sie zu "Experimente" und Sie werden sehen, wie das Programm ausgeführt wird.
Es ist übrigens fehlgeschlagen, weil der Programmname versehentlich ausgeführt wurde. ○ floyd run "python dynamic_rnn.py" × floyd run "python dynamic-rnn.py"
$ floyd logs -t <RUN_ID>
Sie können den Lernfortschritt mit überprüfen. Das Lernergebnis scheint in Daten zu sein.
Ende.
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