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# TensorFlow Processeur Framework
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TensorFlow est une bibliothèque open source d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Le `TensorFlowProcessor` SDK Amazon SageMaker Python vous permet d'exécuter des tâches de traitement à l'aide de TensorFlow scripts. Lorsque vous utilisez le`TensorFlowProcessor`, vous pouvez tirer parti d'un conteneur Docker construit par Amazon avec un TensorFlow environnement géré afin de ne pas avoir à apporter votre propre conteneur.

L'exemple de code suivant montre comment vous pouvez utiliser le `TensorFlowProcessor` pour exécuter votre tâche de traitement à l'aide d'une image Docker fournie et gérée par SageMaker AI. Notez que lorsque vous exécutez la tâche, vous pouvez spécifier un répertoire contenant vos scripts et dépendances dans l'`source_dir`argument, et vous pouvez avoir un `requirements.txt` fichier situé dans votre `source_dir` répertoire qui spécifie les dépendances de vos scripts de traitement. SageMaker Le traitement installe les dépendances `requirements.txt` dans le conteneur pour vous.

```
from sagemaker.tensorflow import TensorFlowProcessor
from sagemaker.processing import ProcessingInput, ProcessingOutput
from sagemaker import get_execution_role

#Initialize the TensorFlowProcessor
tp = TensorFlowProcessor(
    framework_version='2.3',
    role=get_execution_role(),
    instance_type='ml.m5.xlarge',
    instance_count=1,
    base_job_name='frameworkprocessor-TF',
    py_version='py37'
)

#Run the processing job
tp.run(
    code='processing-script.py',
    source_dir='scripts',
    inputs=[
        ProcessingInput(
            input_name='data',
            source=f's3://{BUCKET}/{S3_INPUT_PATH}',
            destination='/opt/ml/processing/input/data'
        ),
        ProcessingInput(
            input_name='model',
            source=f's3://{BUCKET}/{S3_PATH_TO_MODEL}',
            destination='/opt/ml/processing/input/model'
        )
    ],
    outputs=[
        ProcessingOutput(
            output_name='predictions',
            source='/opt/ml/processing/output',
            destination=f's3://{BUCKET}/{S3_OUTPUT_PATH}'
        )
    ]
)
```

Si vous avez un fichier `requirements.txt`, il doit s'agir d'une liste de bibliothèques que vous souhaitez installer dans le conteneur. Le chemin d'accès pour `source_dir` peut être un chemin d'accès relatif, absolu ou par URI Amazon S3. Toutefois, si vous utilisez un chemin d'accès par URI Amazon S3, celui-ci doit pointer vers un fichier tar.gz. Vous pouvez disposer de plusieurs scripts dans le répertoire que vous spécifiez pour `source_dir`. Pour en savoir plus sur cette `TensorFlowProcessor` classe, consultez [TensorFlow Estimator](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/tensorflow/sagemaker.tensorflow.html#tensorflow-estimator) dans le SDK Amazon * SageMaker Python*.