ソリューションとテクノロジーで成功への道筋をつけることができます。Cloudお客様のビジネス全体に役立つ、わかりやすい料金体系です。安全でインテリジェントなプラットフォームを使って今すぐ始めましょう。プロダクトをお試しいただけます。使用する方法について説明します。モデルの実行を簡素化します。ポッド全体で動作します。使用すると、一部の最適化が自動的に行われるため、パフォーマンスを最大限に高めることが容易になります。アーキテクチャをご覧ください。一定数のステップで指定された入力についてモデルをトレーニングします。テストセットでモデルを評価します。トレーニングされたモデルを使用して推論を実行します。提供するモデルをエクスポートします。ジョブに共通するデフォルトの動作が含まれています。記述する必要があります。学習率はバッチサイズで調整する必要があります。実行する入力パイプラインをモデル化します。プログラマー向けガイドで説明されているように、入力演算のプログラミングに使用されます。バッチの入力を処理します。最適なパフォーマンスを得るには、テンソルの代わりにデータセットを返します。分散する計算をモデル化します。サポートされている演算のみが含まれます。モデルのトレーニングを示しています。効率的に使用するために、上記のサンプルで紹介した新しいコンセプトについて説明します。プログラムを実行するためにグラフ内レプリケーション手法を使用します。トレーニングとは異なります。主な違いは次のとおりです。マスターはローカルではありません。すべてのコアに複製される単一のグラフを作成します。マスターを最初のワーカーにするように設定します。提供できるようにします。データセット(tf.data)が必要です。ワーカーは同期的に動作し、各ワーカーが同じステップを同時に実行します。小規模で単純なモデルを最初に移植して、エンドツーエンドの動作をテストすることをおすすめします。基本的なコンセプトをしっかり理解できます。単純なモデルが動作したら、徐々に機能を追加します。実行する手順については、チュートリアルをご覧ください。使用するには、次のように変更します。