Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # TensorFlow TensorFlow è una libreria matematica simbolica open source per applicazioni di intelligenza artificiale e deep learning. Per ulteriori informazioni, consulta il sito Web. [ TensorFlow ](https://www.tensorflow.org/) TensorFlow è disponibile con Amazon EMR versione 5.17.0 e successive. La tabella seguente elenca la versione TensorFlow inclusa nell'ultima release della serie Amazon EMR 7.x, insieme ai componenti con cui viene installato Amazon EMR. TensorFlow Per la versione dei componenti installati TensorFlow in questa versione, consulta [ la Release 7.14.0 Component Versions. ](emr-7140-release.md) **TensorFlow informazioni sulla versione per emr-7.14.0** | Etichetta di rilascio di Amazon EMR | TensorFlow Versione | Componenti installati con TensorFlow | | --- | --- | --- | | emr-7.14.0 | TensorFlow 2.19.0 | emrfs, emr-goodies, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-hdfs-zkfc, hadoop-httpfs-server, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, tensorflow | La tabella seguente elenca la versione TensorFlow inclusa nell'ultima release della serie Amazon EMR 6.x, insieme ai componenti con cui viene installato Amazon EMR. TensorFlow Per la versione dei componenti installati TensorFlow in questa versione, consulta [ la Release 6.15.0 Component Versions. ](emr-6150-release.md) **TensorFlow informazioni sulla versione per emr-6.15.0** | Etichetta di rilascio di Amazon EMR | TensorFlow Versione | Componenti installati con TensorFlow | | --- | --- | --- | | emr-6.15.0 | TensorFlow 2.11.0 | emrfs, emr-goodies, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-httpfs-server, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, tensorflow | La tabella seguente elenca la versione TensorFlow inclusa nell'ultima versione della serie Amazon EMR 5.x, insieme ai componenti con cui viene installato Amazon EMR. TensorFlow Per la versione dei componenti installati TensorFlow in questa versione, consulta [ la Release 5.36.2 Component Versions. ](emr-5362-release.md) **TensorFlow informazioni sulla versione per emr-5.36.2** | Etichetta di rilascio di Amazon EMR | TensorFlow Versione | Componenti installati con TensorFlow | | --- | --- | --- | | emr-5.36.2 | TensorFlow 2.4.1 | emrfs, emr-goodies, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-httpfs-server, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, tensorflow | ## TensorFlow viene creato in base al tipo di istanza Amazon EC2 Amazon EMR utilizza diverse build della TensorFlow libreria a seconda dei tipi di istanza scelti per il cluster. Amazon EMR supporta anche cluster con tipi di TensorFlow istanze aarch64 (istanze Graviton) di e versioni successive. EMR-7.5.0 La seguente tabella elenca le build per tipo di istanza per: EMR-7.10.0 | Tipi di istanza EC2 | TensorFlow costruire | | --- | --- | | P2, P4D, P5, G4DN, G5, G6 e GR6 | Tensorflow 2.18.0 con CUDA 12.5, cuDNN 9.3.0.75 | | P3, P3DN, G3 e G3S | Tensorflow 2.18.0 con CUDA 12.5, cuDNN 9.3.0.75, NCCL 2.22.3
[Nvidia NCCL è disponibile solo su istanze P3, P3DN, G3 e G3s con versione ](https://developer.nvidia.com/nccl) 2.22.3. **Contratto di licenza con l'utente finale (EULA)**: utilizzando i componenti Nvidia su Amazon EMR, accetti i termini e le condizioni illustrate nell'[EULA del prodotto](https://d7umqicpi7263.cloudfront.net/eula/product/d0199cf7-a04a-4204-be4d-dc3e2af678af/5b36dd71-7d6e-4d97-a8f7-013d3eccec70.txt). | | Istanze Graviton | Tensorflow 2.18.0 | | Tutti gli altri | CPU Tensorflow 2.18.0 | ## Sicurezza Oltre a seguire le indicazioni contenute nella TensorFlow sezione [ Utilizzo sicuro, ti ](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/SECURITY.md) consigliamo di avviare il cluster in una sottorete privata per limitare l'accesso a fonti attendibili. Per ulteriori informazioni, consulta [Opzioni di Amazon VPC](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-clusters-in-a-vpc.html#emr-vpc-private-subnet) nella *Guida alla gestione di Amazon EMR*. ## Usare TensorBoard TensorBoard è una suite di strumenti di visualizzazione per TensorFlow programmi. Per ulteriori informazioni, consulta [TensorBoard: Apprendimento visualizzato ](https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard) sul sito Web di Tensorflow. Per utilizzarlo TensorBoard con Amazon EMR, devi iniziare dal nodo master TensorBoard del cluster. **Utilizzo di Tensorboard con Tensorflow su Amazon EMR** 1. Connettersi al nodo master del cluster utilizzando SSH. Per ulteriori informazioni, consulta [Connessione al nodo master tramite SSH](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-connect-master-node-ssh.html) nella *Guida alla gestione di Amazon EMR*. 1. Digitare il seguente comando per avviare Tensorboard sul nodo master. Sostituisci `{{/my/log/directory}}` con una directory del nodo master in cui sono stati generati e memorizzati i dati di riepilogo utilizzando un programma di scrittura di dati di riepiloghi. ------ #### [ Amazon EMR 5.19.0 and later ] ``` python3 -m tensorboard.main --logdir=/home/hadoop/tensor --bind_all ``` ------ #### [ Amazon EMR 5.18.1 and earlier ] ``` python3 -m tensorboard.main --logdir=/my/log/dir ``` ------ Per impostazione predefinita, l'host del nodo master TensorBoard utilizza la porta 6006 e il nome DNS pubblico principale. Dopo l'avvio TensorBoard, l'output della riga di comando presenta l'URL a cui è possibile connettersi TensorBoard, come mostrato nell'esempio seguente: ``` TensorBoard 2.18.0 at http://{{master-public-dns-name}}:6006 (Press CTRL+C to quit) ``` 1. Configurazione dell'accesso alle interfacce Web sul nodo master di client affidabili. Per ulteriori informazioni, consulta [Visualizzazione delle interfacce Web ospitate nei cluster Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-web-interfaces.html) nella *Guida alla gestione di Amazon EMR*. 1. Apri TensorBoard in`http://{{master-public-dns-name}}:6006`.