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本繁體中文版使用機器翻譯，譯文僅供參考，若與英文版本牴觸，應以英文版本為準。

範例使用案例- TensorFlow訓練工作

貢獻者
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本節說明在NVIDIA AI Enterprise環境中執行TensorFlow訓練工作所需執行的工作。

先決條件

在您執行本節所述步驟之前、我們假設您已依照中所述的指示建立客體VM範本 "設定" 頁面。

從範本建立來賓VM

首先、您必須從上一節建立的範本建立新的來賓VM。若要從範本建立新的來賓VM、請登入VMware vSphere、按一下範本名稱、選擇「New VM from this Template …​（從此範本新增VM …​）」、然後依照精靈進行。

錯誤：缺少圖形影像

建立及掛載資料Volume

接下來、您必須建立新的資料量、以便儲存訓練資料集。您可以使用NetApp DataOps Toolkit快速建立新的資料Volume。以下命令範例顯示建立容量為2 TB的名為「imagenNet」的磁碟區。

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

您必須先在客體VM內掛載資料、才能在資料磁碟區中填入資料。您可以使用NetApp DataOps Toolkit快速掛載資料磁碟區。以下命令範例顯示在上一個步驟中建立的磁碟區遠移。

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

填入資料Volume

新磁碟區完成資源配置和掛載之後、即可從來源位置擷取訓練資料集、並放在新磁碟區上。這通常需要從S3或Hadoop資料湖提取資料、有時需要資料工程師提供協助。

執行TensorFlow訓練工作

現在、您已準備好執行TensorFlow訓練工作。若要執行TensorFlow訓練工作、請執行下列工作。

  1. 拉出NVIDIA NGC企業級TensorFlow容器映像。

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

  2. 啟動NVIDIA NGC企業級TensorFlow容器的執行個體。使用「-v」選項將資料磁碟區附加至容器。

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

  3. 在容器內執行TensorFlow訓練方案。以下命令範例顯示執行容器映像所包含的ResNet-50訓練程式範例。

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