Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # TensorFlow TensorFlow es una biblioteca matemática simbólica de código abierto para aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Para obtener más información, consulte el [TensorFlow sitio web](https://www.tensorflow.org/). TensorFlow está disponible con la versión 5.17.0 y posteriores de Amazon EMR. En la siguiente tabla se muestra la versión TensorFlow incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 7.x, junto con los componentes con los que se instala Amazon EMR. TensorFlow [Para ver la versión de los componentes que se incluyen TensorFlow en esta versión, consulte Versiones de componentes de la versión 7.13.0.](emr-7130-release.md) **TensorFlow información sobre la versión de emr-7.13.0** | Etiqueta de versión de Amazon EMR | TensorFlow Versión | Componentes instalados con TensorFlow | | --- | --- | --- | | emr-7.13.0 | 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 | En la siguiente tabla se muestra la versión TensorFlow incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 6.x, junto con los componentes con los que se instala Amazon EMR. TensorFlow [Para ver la versión de los componentes que se incluyen TensorFlow en esta versión, consulte Versiones de componentes de la versión 6.15.0.](emr-6150-release.md) **TensorFlow información sobre la versión de emr-6.15.0** | Etiqueta de versión de Amazon EMR | TensorFlow Versión | Componentes instalados 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 | En la siguiente tabla se muestra la versión TensorFlow incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 5.x, junto con los componentes con los que se instala Amazon EMR. TensorFlow [Para ver la versión de los componentes que se incluyen TensorFlow en esta versión, consulte Versiones de componentes de la versión 5.36.2.](emr-5362-release.md) **TensorFlow información sobre la versión de emr-5.36.2** | Etiqueta de versión de Amazon EMR | TensorFlow Versión | Componentes instalados 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 compilaciones por tipo de instancia Amazon EC2 Amazon EMR utiliza diferentes compilaciones de la TensorFlow biblioteca en función de los tipos de instancias que elija para el clúster. Amazon EMR también admite clústeres con tipos TensorFlow de instancias aarch64 (instancias Graviton) de EMR-7.5.0 y versiones posteriores. En la siguiente tabla, se muestran las compilaciones por tipo de instancia para EMR-7.10.0. | Tipos de instancias de EC2 | TensorFlow compilar | | --- | --- | | P2, P4D, P5, G4DN, G5, G6 y GR6 | Tensorflow 2.18.0 con CUDA 12.5, CuDNN 9.3.0.75 | | P3, P3DN, G3 y G3S | Tensorflow 2.18.0 con CUDA 12.5, CuDNN 9.3.0.75, NCCL 2.22.3
[Nvidia NCCL](https://developer.nvidia.com/nccl) solo está disponible en las instancias P3, P3DN, G3 y G3s con la versión 2.22.3. **Contrato de licencia para el usuario final (CLUF)**: al utilizar componentes Nvidia en Amazon EMR, acepta los términos y condiciones que se detallan en el [CLUF del producto](https://d7umqicpi7263.cloudfront.net/eula/product/d0199cf7-a04a-4204-be4d-dc3e2af678af/5b36dd71-7d6e-4d97-a8f7-013d3eccec70.txt). | | Instancias de graviton | Tensorflow 2.18.0 | | Todos los demás | Tensorflow 2.18.0 | ## Seguridad Además de seguir las instrucciones de [Uso TensorFlow seguro](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/SECURITY.md), te recomendamos que lances tu clúster en una subred privada para ayudarte a limitar el acceso a fuentes confiables. Para más información, consulte [Opciones de Amazon VPC](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-clusters-in-a-vpc.html#emr-vpc-private-subnet) en la *Guía de administración de Amazon EMR*. ## Usando TensorBoard TensorBoard es un conjunto de herramientas de visualización para TensorFlow programas. Para obtener más información, consulta [TensorBoard: Aprendizaje visualizado](https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard) en el sitio web de Tensorflow. Para usarlo TensorBoard con Amazon EMR, debe comenzar TensorBoard en el nodo principal del clúster. **Para utilizar TensorBoard con TensorFlow en Amazon EMR** 1. Conecte al nodo principal del clúster utilizando SSH. Para obtener más información, consulte [Conexión al nodo maestro mediante SSH](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-connect-master-node-ssh.html) en la *Guía de administración de Amazon EMR*. 1. Escriba el comando siguiente para iniciar Tensorboard en el nodo principal. Sustituya `{{/my/log/directory}}` por un directorio del nodo principal donde haya generado y almacenado datos de resumen utilizando un generador de resúmenes. ------ #### [ 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 ``` ------ De forma predeterminada, el nodo maestro aloja TensorBoard mediante el puerto 6006 y el nombre de DNS público maestro. Tras empezar TensorBoard, el resultado de la línea de comandos presenta la URL a la que se puede utilizar para conectarse TensorBoard, como se muestra en el siguiente ejemplo: ``` TensorBoard 2.18.0 at http://{{master-public-dns-name}}:6006 (Press CTRL+C to quit) ``` 1. Configure el acceso a las interfaces web en el nodo principal desde los clientes de confianza. Para más información, consulte [Ver interfaces web alojadas en los clústeres de Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-web-interfaces.html) en la *Guía de administración de Amazon EMR*. 1. Abrir TensorBoard en`http://{{master-public-dns-name}}:6006`.