Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # TensorFlow TensorFlow ist eine symbolische Open-Source-Mathematikbibliothek für maschinelle Intelligenz und Deep-Learning-Anwendungen. Weitere Informationen finden Sie [TensorFlow auf der Website](https://www.tensorflow.org/). TensorFlow ist mit der Amazon EMR-Release-Version 5.17.0 und höher verfügbar. In der folgenden Tabelle sind die Version von TensorFlow aufgeführt, die in der neuesten Version der Amazon EMR 7.x-Serie enthalten ist, zusammen mit den Komponenten, mit denen Amazon EMR installiert wird. TensorFlow Informationen zur Version der Komponenten, mit denen TensorFlow in dieser Version installiert wurde, finden Sie unter Komponentenversionen von [Version 7.12.0](emr-7120-release.md). **TensorFlow Versionsinformationen für emr-7.12.0** | Amazon-EMR-Versionsbezeichnung | TensorFlow Version | Komponenten, die mit installiert wurden TensorFlow | | --- | --- | --- | | emr-7.12.0 | 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 | In der folgenden Tabelle sind die Version von TensorFlow aufgeführt, die in der neuesten Version der Amazon EMR 6.x-Serie enthalten ist, zusammen mit den Komponenten, mit denen Amazon EMR installiert wird. TensorFlow Informationen zur Version der Komponenten, mit denen TensorFlow in dieser Version installiert wurde, finden Sie unter Komponentenversionen von [Version 6.15.0](emr-6150-release.md). **TensorFlow Versionsinformationen für emr-6.15.0** | Amazon-EMR-Versionsbezeichnung | TensorFlow Version | Komponenten, die mit installiert wurden 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 | In der folgenden Tabelle sind die Version von TensorFlow aufgeführt, die in der neuesten Version der Amazon EMR 5.x-Serie enthalten ist, zusammen mit den Komponenten, mit denen Amazon EMR installiert wird. TensorFlow Informationen zur Version der Komponenten, mit denen TensorFlow in dieser Version installiert wurde, finden Sie unter Komponentenversionen von [Version 5.36.2](emr-5362-release.md). **TensorFlow Versionsinformationen für emr-5.36.2** | Amazon-EMR-Versionsbezeichnung | TensorFlow Version | Komponenten, die mit installiert wurden 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 Builds nach Amazon EC2 EC2-Instanztyp Amazon EMR verwendet je nach den Instance-Typen, die Sie für Ihren Cluster auswählen, unterschiedliche Builds der TensorFlow Bibliothek. Amazon EMR unterstützt TensorFlow auch Cluster mit aarch64-Instance-Typen (Graviton-Instances) ab EMR-7.5.0 und höher. In der folgenden Tabelle sind Builds nach Instance-Typ für EMR-7.10.0 aufgeführt: | EC2-Instance-Typen | TensorFlow bauen | | --- | --- | | P2, P4D, P5, G4DN, G5, G6 und GR6 | Tensorflow 2.18.0 mit CUDA 12.5, cuDNN 9.3.0.75 | | P3, P3DN, G3 und G3S | Tensorflow 2.18.0 mit CUDA 12.5, cuDNN 9.3.0.75, NCCL 2.22.3 [Nvidia NCCL](https://developer.nvidia.com/nccl) ist nur auf P3-, P3DN-, G3- und G3s-Instances mit Version 2.22.3 verfügbar. **Endbenutzer-Lizenzvereinbarung (EULA):** Durch die Verwendung von Nvidia-Komponenten auf Amazon EMR, stimmen Sie den Bedingungen der [EULA für das Produkt](https://d7umqicpi7263.cloudfront.net/eula/product/d0199cf7-a04a-4204-be4d-dc3e2af678af/5b36dd71-7d6e-4d97-a8f7-013d3eccec70.txt) zu. | | Graviton-Instanzen | Tensorflow 2.18.0 | | Alle anderen | Tensorflow-CPU 2.18.0 | ## Sicherheit Zusätzlich zu den Anweisungen [unter TensorFlow Sichere Verwendung](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/SECURITY.md) empfehlen wir, Ihren Cluster in einem privaten Subnetz zu starten, um den Zugriff auf vertrauenswürdige Quellen einzuschränken. Weitere Informationen über [Amazon-VPC-Optionen](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-clusters-in-a-vpc.html#emr-vpc-private-subnet) finden Sie im *Verwaltungshandbuch für Amazon EMR*. ## Verwenden TensorBoard TensorBoard ist eine Suite von Visualisierungstools für TensorFlow Programme. Weitere Informationen finden Sie unter [TensorBoard: Visualisiertes Lernen](https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard) auf der Tensorflow-Website. Für die Verwendung TensorBoard mit Amazon EMR müssen Sie TensorBoard auf dem Cluster-Masterknoten beginnen. **So verwenden Sie TensorBoard mit TensorFlow auf Amazon EMR** 1. Stellen Sie mit dem Master-Knoten Ihres Clusters mithilfe von SSH eine Verbindung her. Weitere Informationen finden Sie unter [Mit SSH eine Verbindung zum Hauptknoten herstellen](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-connect-master-node-ssh.html) im *Verwaltungshandbuch für Amazon EMR*. 1. Geben Sie den folgenden Befehl ein, um TensorBoard auf dem Master-Knoten zu starten. Ersetzen Sie `/my/log/directory` mit dem Verzeichnis auf dem Master-Knoten, in dem Sie unter Verwendung einer Summary Writer-Operation die Übersichtsdaten gespeichert haben. ------ #### [ 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 ``` ------ Standardmäßig verwendet der Master-Knoten Port 6006 und den öffentlichen DNS-Namen des Masters. TensorBoard Nach dem Start TensorBoard wird in der Befehlszeilenausgabe die URL angezeigt, mit der eine Verbindung hergestellt werden kann TensorBoard, wie im folgenden Beispiel gezeigt: ``` TensorBoard 2.18.0 at http://master-public-dns-name:6006 (Press CTRL+C to quit) ``` 1. Richten Sie den Zugriffs auf Webschnittstellen auf dem Master-Knoten von vertrauenswürdigen Clients aus ein. Weitere Informationen finden Sie unter [Anzeigen von auf Amazon-EMR-Clustern gehosteten Webschnittstellen](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-web-interfaces.html) im *Verwaltungshandbuch für Amazon EMR*. 1. Öffnet TensorBoard unter`http://master-public-dns-name:6006`.