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项目介绍：TensorFlow Cloud

TensorFlow Cloud 是一个开源库，旨在简化 Keras 和 TensorFlow 模型在本地环境到云端的调试、训练和调优过程。通过这个库，开发者可以轻松地将本地训练代码转移到 Google Cloud 上进行分布式训练。

简介

TensorFlow Cloud 提供 run API 和 Cloud Tuner，帮助用户在 Google Cloud Platform (GCP) 上更高效地进行模型训练和调优。

run API 用于 GCP 训练和调优

安装条件

• Python 版本需 >= 3.6
• 需要一个 Google Cloud 项目和经过认证的 GCP 账号
• 在你的 GCP 账号上启用 Google AI 平台 API
• 安装 docker 或创建一个云存储桶供 Google Cloud Build 使用

详细设置可参考官方安装指导。

如何安装

最新版本可以通过以下命令安装：

pip install -U tensorflow-cloud

或者从源代码安装：

git clone https://github.com/tensorflow/cloud.git
cd cloud
pip install src/python/.

基本概述

TensorFlow Cloud 通过提供一个简单的 run API 来帮助用户在 Google Cloud 上训练模型。以下是一个简单的工作流程：

1. 在本地训练并验证模型代码。
2. 将经过验证的模型代码上传到 Google Cloud 平台进行扩展训练。
3. 通过scale_mnist.py脚本调用 tfc.run(entry_point='mnist_example.py') 启动云端训练。
4. 屏幕上将输出类似的训练任务状态信息，用于跟踪任务进度。

设置指导

为了使用 TensorFlow Cloud，用户需要进行环境设置，包括创建本地目录、设置虚拟环境、在 GCP 上设置项目、认证 GCP 账号、创建云存储等。具体步骤如下：

mkdir tensorflow_cloud
cd tensorflow_cloud

验证 Python 版本：

python -V

配置虚拟环境：

virtualenv tfcloud --python=python3
source tfcloud/bin/activate

设置 GCP 项目：

export PROJECT_ID=<your-project-id>
gcloud config set project $PROJECT_ID

使用指南

run API 提供了多种用法，可以在不同环境中调用，支持 Python 文件或 Notebook 文件作为 entry_point。调用 run API 的方式包括：

1. 使用 Python 文件作为入口点。
2. 使用 Notebook 文件作为入口点。
3. 在包含 tf.keras 模型的 Python 脚本中调用 run。
4. 在 Notebook 脚本中直接调用 run。

训练集群和分布式策略配置

run API 支持多种分布式训练策略，根据配置可以选择无分布式、OneDeviceStrategy、MirroredStrategy、MultiWorkerMirroredStrategy 以及 TPUStrategy 等。

操作流程

调用 run API 后，将会执行包括代码分发、打包为 Docker 容器、部署在云端训练、实时日志监控等流程，帮助用户简化模型的云端部署和管理。

通过这些步骤和 X 功能，TensorFlow Cloud 可以大大简化开发者在云端的模型管理和部署，帮助用户更高效地利用 Google Cloud 资源进行深度学习任务。