背景信息

TensorFlow是一個開源的機器學習框架，由Google開發和維護。它提供了一個靈活的編程環境，可以用于構建和訓練各種機器學習模型，包括神經網絡。TensorFlow使用圖形計算的方式來表示計算任務，并通過優化技術來實現高效的計算。它支持多種編程語言，包括Python和C++，并且可以在各種硬件平臺上運行，包括CPU、GPU和TPU。TensorFlow已經成為機器學習和深度學習領域最受歡迎的框架之一，被廣泛應用于各種領域，如圖像識別、自然語言處理、推薦系統等。

前期準備

• 已開通天翼云彈性容器實例服務。
• 已開通天翼云彈性文件或對象存儲服務，用于存儲tensorflow訓練結果。

準備工作

• 準備訓練數據和容器鏡像。

訓練數據：本文以Github的一個TensorFlow訓練任務為例。

容器鏡像：在最佳實踐中，ECI已準備好適用的示例鏡像，示例鏡像已上傳到天翼云容器鏡像倉庫中。

• 創建鏡像緩存。

在ECI控制臺的鏡像緩存頁面手動創建鏡像緩存，如下圖所示：

• 創建鏡像緩存時需拉取鏡像，受鏡像大小和網絡的影響，需要一定時間。可通過鏡像緩存列表頁或者鏡像緩存詳情頁查看進度。鏡像緩存狀態顯示ready時，表示鏡像緩存已經創建成功。

操作步驟

下面將介紹如何使用ECI快速部署Tensorflow：

1. 通過天翼云彈性容器實例訂購頁面創建ECI實例。
2. 在容器組設置中，選擇指定規格，開通GPU計算加速型實例。
3. 在容器組設置中，打開高級設置，選擇用于存儲tensorflow訓練結果的存儲服務。這里以掛載彈性文件為例。

4. 在容器組設置中，打開高級設置，選擇自動匹配鏡像緩存。
5. 在容器設置中，選擇tensorflow鏡像及其版本。
6. 指定啟動命令及參數 python、 /home/classify_image/classify_image.py。

7. 在容器設置中，打開高級設置，指定tensorflow訓練結果存儲的容器路徑。

8. 提交訂單，等待ECI實例創建并運行完成，然后就可以到彈性文件中查看訓練結果。