Former un modèle TensorFlow dans le cloudTrain a TensorFlow model in the cloud

Dans ce didacticiel, nous allons apprendre à former un modèle TensorFlow avec le jeu de données MNIST sur une machine virtuelle Azure Deep Learning.In this tutorial, we will train a TensorFlow model using the MNIST dataset on an Azure Deep Learning virtual machine.

La base de données MNIST a un jeu d’apprentissage constitué de 60 000 exemples et un jeu de test de 10 000 exemples de chiffres manuscrits.The MNIST database has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples of handwritten digits.

PrérequisPrerequisites

Avant de commencer, vérifiez que les composants suivants sont installés et configurés :Before you begin, ensure you have the following installed and configured:

Configurer la machine virtuelle Azure Deep LearningSetup Azure Deep Learning Virtual Machine

Note

Définissez Linux comme type de système d’exploitation.Set OS type to Linux.

Des instructions de configuration de la machine virtuelle Deep Learning sont accessibles ici.Instructions for setting up Deep Learning Virtual Machine can be found here.

Supprimer le commentaire entre parenthèsesRemove comment in parens

echo -e ". /etc/profile\n$(cat ~/.bashrc)" > ~/.bashrc

Télécharger un exemple de codeDownload sample code

Téléchargez ce référentiel GitHub contenant des exemples pour démarrer le deep learning sur TensorFlow, CNTK, Theano et bien plus encore.Download this GitHub repository containing samples for getting started with deep learning on TensorFlow, CNTK, Theano, and more.

Ouvrir un projetOpen project

  • Lancez Visual Studio et sélectionnez Fichier > Ouvrir > Projet/Solution.Launch Visual Studio and select File > Open > Project/Solution.

  • Sélectionnez le dossier Exemples TensorFlow dans le dépôt des exemples téléchargé et ouvrez le fichier TensorflowExamples.sln.Select the Tensorflow Examples folder from the samples repository downloaded and open the TensorflowExamples.sln file.

Ouvrir un projet

Ouvrir une solution

Ajouter la machine virtuelle distante AzureAdd Azure Remote VM

Dans l’Explorateur de serveurs, cliquez avec le bouton droit sur le nœud Remote Machines (Ordinateurs distants) sous le nœud AI Tools (Outils IA) et sélectionnez « Ajouter...».In Server Explorer, right click the Remote Machines node under the AI Tools node and select "Add…". Entrez le nom d’affichage de l’ordinateur distant ainsi que l’hôte IP, le port SSH, le nom d’utilisateur et le fichier de clé/mot de passe.Enter the Remote Machine display name, IP host, SSH port, user name, and password/key file.

Ajouter un nouvel ordinateur distant

Envoyer la tâche à la machine virtuelle AzureSubmit job to Azure VM

Cliquez avec le bouton droit sur le projet MNIST dans l’Explorateur de solutions, puis sélectionnez Envoyer la tâche.Right-click on MNIST project in Solution Explorer and select Submit Job.

Envoi de tâche à un ordinateur distant

Dans la fenêtre d’envoi :In the submission window:

  • Dans la liste Cluster to use (Utiliser le cluster), sélectionnez l’ordinateur distant (avec le préfixe « rm: ») auquel envoyer la tâche.In the list of Cluster to use, select the remote machine (with "rm:" prefix) to submit the job to.

  • Entrez un nom de la tâche.Enter a Job name.

  • Cliquez sur Envoyer.Click Submit.

Vérifier l’état de la tâcheCheck status of job

Pour afficher l’état et les détails relatifs aux tâches : développez la machine virtuelle à laquelle vous avez envoyé la tâche dans l’Explorateur de serveurs.To see status and details of jobs: expand the virtual machine you submitted the job to in the Server Explorer. Double cliquez sur Tâches.Double-click on Jobs.

Explorateur de travaux

Nettoyer les ressourcesClean up resources

Arrêtez la machine virtuelle si vous prévoyez de l’utiliser dans un futur proche.Stop the VM if you plan on using it in the near future. Si vous avez terminé ce didacticiel, exécutez la commande suivante pour nettoyer les ressources :If you are finished with this tutorial, run the following command to clean up your resources:

az group delete --name myResourceGroup