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 la versione 5.17.0 e successive di Amazon EMR. 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 con questa versione, consulta TensorFlow Versioni dei componenti della release 7.12.0.](emr-7120-release.md) **TensorFlow informazioni sulla versione per emr-7.12.0** | Etichetta di rilascio di Amazon EMR | TensorFlow versione | Componenti installati con 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 | 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 con questa versione, consulta TensorFlow Versioni dei componenti della release 6.15.0.](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 release della serie Amazon EMR 5.x, insieme ai componenti con cui viene installato Amazon EMR. TensorFlow [Per la versione dei componenti installati con questa versione, consulta TensorFlow Versioni dei componenti della release 5.36.2.](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 build 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) a partire da EMR-7.5.0 e versioni successive. La tabella seguente 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](https://developer.nvidia.com/nccl) e G3s con la versione 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 riportate in [Utilizzo TensorFlow sicuro](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*. ## Usando 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 TensorBoard dal nodo master 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, il nodo master ospita TensorBoard utilizzando 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 illustrato 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 a`http://master-public-dns-name:6006`.