DC/OS深度学习教程（一）：TensorFlow、Nvidia与Apache Mesos(DC/OS)

内容简介：DC/OS深度学习教程（一）：TensorFlow、Nvidia与Apache Mesos(DC/OS)

作者： Kevin Klues and Suzanne Scala, Mesosphere
译者：宋子豪，Apache Mesos PMC/Committer，现任Mesosphere分布式系统工程师，自2015年起专注于Mesos容器领域的开发，主要参与贡献了Unified Containerizer、Pods等关键性功能。宋子豪毕业于加州大学圣巴巴拉分校，计算机工程硕士。目前关注云计算及分布式系统。

责任编辑：孙浩峰  关注云计算、大数据、运维、安全  投稿信箱：sunhf@csdn.net

DC/OS 1.9介绍了基于GPU的任务编排新特性。有赖于GPU的支持，数据中心用户可以共享集群资源以运行传统任务及机器学期任务，同时，动态分配或回收集群的GPU资源。通过使用一些现今流行的机器学习软件库（如TensorFlow、Nvidia Docker），数据科学家们可以在自己的笔记本电脑对应用或模型进行本地测试，在不需要对应用或模型进行任何改动的前提下，直接部署至基于DC/OS的生产环境中。想了解关于此项技术的更多细节及如何基于Mesosphere DC/OS使用这项技术，请阅读以下文档。

●DC/OS深度学习教程（一）：在本地运行一个TensorFlow的 Docker 镜像及运行一个机器学习模型（使用或不使用GPU）。

●DC/OS深度学习教程（二）：在DC/OS集群中运行一个TensorFlow的Docker镜像（使用或不使用GPU）。

●DC/OS深度学习教程（三）：在DC/OS集群通过Universe部署一个动态分布式的TensorFlow服务。请观察TensorFlow如何在DC/OS集群上动态地使用和释放资源。同时，在同一集群上运行多个有不同资源需求的TensorFlow服务。

TensorFlow教程 #1

在此教程的第一部分，我们会以在本地机器上运行卷积神经网络为例，然后使用nvidia-docker和GPU来为这个TensorFlow任务加速。TensorFlow是一款机器智能的软件库，其架构设计独到之处在于与GPU的契合，以提高计算速度和使用效率。

请 点此链接 看本教程视频。

前提条件

请保证Docker已安装在本地机器。

现在开始

 

docker run -it tensorflow/tensorflow bash 

2.为了测试TensorFlow，我们需要下载一个机器学习模型。您可以从这个github repo中找到一些好的例子。我们会先通过apt-get安装git，然后拷贝示例repo。


apt-get update; apt-get install -y git
git clone https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples


 

cd TensorFlow-Examples/examples/3_NeuralNetworks 

time python convolutional_network.py 

此过程大约耗时3分钟。

使用GPU运行TensorFlow

现在，我们来看看使用GPU有什么不同。

注：这部分将不适用于Mac OSX，因为nvidia-docker不支持OSX。

1.在terminal开一个新的窗口，以观察接下来使用nvidia-docker的结果有什么不同。

2.请确保已经在您的系统中安装最新的CUDA驱动。您可以从这里下载： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 。在我们写这篇博客的时候，版本8.0是最新版。

3.下载并安装nvidia-docker： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker 。

 

nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi 

nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:7.5 nvidia-smi 

 

nvidia-docker run -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash 

6.安装git并下载TensorFlow-Examples，跟您在之前的步骤里做的一样。

apt-get update; apt-get install -y git

git clone https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

 

cd TensorFlow-Examples/examples/3_NeuralNetworks 

time python convolutional_network.py 

此过程大概耗时30秒：比单纯使用CPU快将近10倍。使用GPU的好处，一目了然。

使用多个GPU会有什么影响？

 

cd ../5_MultiGPU 

time python multigpu_basics.py 

结果必须是更快！

原文链接： https://dcos.io/blog/2017/tutorial-deep-learning-with-tensorflow-nvidia-and-apache-mesos-dc-os-part-1/index.html

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以上所述就是小编给大家介绍的《DC/OS深度学习教程（一）：TensorFlow、Nvidia与Apache Mesos(DC/OS)》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

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