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简体中文版经机器翻译而成，仅供参考。如与英语版出现任何冲突，应以英语版为准。

示例用例—TensorFlow培训作业

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本节介绍在NVIDIA AI Enterprise环境中执行TensorFlow培训作业所需执行的任务。

前提条件

在执行本节所述的步骤之前、我们假定您已按照中所述的说明创建了子虚拟机模板 "设置" 页面。

使用模板创建子虚拟机

首先、您必须使用上一节中创建的模板创建新的子虚拟机。要使用模板创建新的子虚拟机、请登录到VMware vSphere、然后右键单击模板名称、选择"从此模板新建虚拟机…​"、然后按照向导进行操作。

图中显示了输入/输出对话框或表示已写入内容

创建和挂载数据卷

接下来、您必须创建一个新的数据卷、用于存储培训数据集。您可以使用NetApp DataOps工具包快速创建新的数据卷。以下命令示例显示了如何创建容量为2 TB的名为"imagenet"的卷。

$ netapp_dataops_cli.py create vol -n imagenet -s 2TB

在为数据卷填充数据之前、必须先将其挂载到子虚拟机中。您可以使用NetApp DataOps工具包快速挂载数据卷。下面的示例命令显示了上一步创建的卷的布线。

$ sudo -E netapp_dataops_cli.py mount vol -n imagenet -m ~/imagenet

填充数据卷

配置并挂载新卷后、可以从源位置检索培训数据集并将其放置在新卷上。这通常涉及从S3或Hadoop数据湖中提取数据、有时还需要数据工程师的帮助。

执行TensorFlow培训作业

现在、您已准备好执行TensorFlow培训作业。要执行TensorFlow培训作业、请执行以下任务。

  1. 提取NVIDIA NGC企业TensorFlow容器映像。

    $ sudo docker pull nvcr.io/nvaie/tensorflow-2-1:22.05-tf1-nvaie-2.1-py3

  2. 启动NVIDIA NGC企业版TensorFlow容器的实例。使用"-v"选项将数据卷连接到容器。

    $ sudo docker run --gpus all -v ~/imagenet:/imagenet -it --rm nvcr.io/nvaie/tensorflow-2-1:22.05-tf1-nvaie-2.1-py3

  3. 在容器中执行TensorFlow培训计划。下面的示例命令显示了容器映像中包含的示例RESNET-50培训计划的执行情况。

    $ python ./nvidia-examples/cnn/resnet.py --layers 50 -b 64 -i 200 -u batch --precision fp16 --data_dir /imagenet/data