次の表示例のようにセッションは正常に開始されます。使用して、またはコマンドターミナルで直接深層学習フレームワークを開始します。コピーして、深層学習フレームワークを開始します。フレームワークをインストールして、ベンチマークのサンプルを実行しています。インストールされているはずです。インストールを確認するには、次のコマンドを入力します。インストールされるはずです。手順または同様のドキュメントに従ってください。起動を確認するには、次のコマンドを使用します。コンテナーを取得します。手順に従って詳細を確認します。イメージのリストを表示するには、次のコマンドを使用します。イメージを実行します。すべてタグでは、デフォルトで対話型ターミナルは開きません。次のコマンドを使用します。コマンドターミナルでは、次のコマンドを使用します。タグは、自動的に最適化されたコンテナーの最新バージョンをロードします。コンテナーイメージにインストールする必要があります。ここでは、ベンチマークをクローン化する前に次のステップを実行しました。gitコンテナーに必要な更新/変更を加えたら、次のコマンドを使用して変更を終了し、イメージのローカルバージョンに保存します。イメージを実行します。ベンチマークを取得します。ベンチマークの実行に必要なコマンドについて説明します。向けに最適化された結果が得られます。ディレクトリー内のその他のモデルにも使用できます。上記のコマンドを実行すると、次のような出力が表示されます。experimental.ops,」。バージョンがベンチマークのバージョンと互換性がないことを意味します。ある場合、次のコマンドを使用して互換性のあるベンチマークをダウンロードできます。実行する手順を説明します。マルチノード設定でサンプル・トレーニングを実行する方法を詳しく説明します。有効にする:次のような画面が表示されます。有効にするにはしばらく時間がかかります。有効になると、次のような画面が表示されます。コンソールで、サービスアカウントのキーを作成ページに移動します。フィールドに名前を入力します。