AWS 深度学习 AMI 现在支持 PyTorch 部署

PyTorch入门实战教程

今天,我们高兴地宣布对 AWS 深度学习 AMI 进行更新。

借助 AWS 深度学习 AMI,只需单击一下鼠标,就能在 AWS 上构建完整的深度学习环境。AWS 深度学习 AMI 现已支持 PyTorch、Keras 1.2/2.0 以及 TensorFlow、Caffe2、Apache MXNet 等热门机器学习框架。

利用 PyTorch 快速进行原型设计

AMI 现在包含 PyTorch 0.2.0,可帮助开发人员在 Python 中创建动态神经网络,非常适合文本和时间序列等动态输入。借助这些初学者和高级教程 (包括设置 PyTorch 分布式训练),开发人员能够迅速入门。

改进 Keras 支持

AMI 现在支持最新版本的 Keras – v2.0.8。默认情况下,Keras 代码以 TensorFlow 作为后端运行;不过可以切换到其他支持的后端,如 Theano、CNTK 等。我们还提供一个修改过的 Keras 1.2.2 版本,它运行在 Apache MXNet 后端上,具有更好的训练性能。

预安装和配置了最新框架

本 AMI 版本支持以下框架的最新版本:

  • Apache MXNet 0.11.0 及 Gluon
  • TensorFlow 1.3.0
  • Caffe2 0.8.0
  • Caffe1.0
  • PyTorch 0.2.0
  • Keras 2.0.8 (使用 TensorFlow 作为默认后端)
  • Keras 1.2.2 (DMLC 分支,使用 MXNet 作为默认后端)
  • Theano 0.9.0
  • CNTK 2.0
  • Torch (主分支)

此外,它还包含以下用于 GPU 加速的预配置库:

  • CUDA Toolkit 8.0
  • cuDNN 5.1
  • NVidia Driver 375.66
  • NCCL 2.0

试用 Gluon

最后但不是最不重要的一点,AMI 还包含 Gluon – 一种新的开源深度学习接口,可帮助开发人员轻松、快速地构建机器学习模型,而不牺牲任何性能。有关 Gluon 的更多信息,请参阅我们的发行公告;还有 50 多个包含示例代码的笔记本等您试用,切莫错过!

只需在 AWS Marketplace 中单击一下鼠标,您就能启动适用于 Ubuntu 和 Amazon Linux 的 AWS 深度学习 AMI;或者,您也可以按照此分步指南操作,开始启动您的第一个笔记本。

关于 Keras 支持的注意事项

您可以使用 Conda 虚拟环境在 Keras 1 和 Keras 2 之间切换。默认运行 Keras 2;要切换到 Keras 1 和 MXNet 后端,请使用以下命令:

对于 Python 2 用户:

对于 Python 3 用户:

然后,即可像往常一样在此虚拟环境中导入和运行 Keras 1.2.2:

要进一步了解 Conda 及其用于管理虚拟环境的命令行界面,请参阅 Conda 入门指南

文章来源:亚马逊公告

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