Amazon SageMaker'ı eğitim için kullanan bir TensorFlow projesi geliştiriyorsunuz ancak uzun bir süre Wi-Fi olmadan çevrimdışı olacaksınız. Hangi yaklaşım, minimum değişiklikle yerel olarak çalışmaya devam etmenizi sağlar?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Amazon SageMaker tarafından kullanılan TensorFlow Docker container'ını GitHub'dan yerel makinenize indirin ve kodu yerel olarak test etmek için Amazon SageMaker Python SDK'sını kullanın..
Neden bu cevap
Doğru cevap, SageMaker'ın kullandığı TensorFlow Docker container'ını indirip SageMaker Python SDK'sını yerel olarak kullanmaktır. Bu, SageMaker ortamını en doğru şekilde taklit eder ve kodunuzun SageMaker'da çalışacağı gibi yerel olarak da çalışmasını sağlar. Minimum değişiklikle çevrimdışı çalışmaya devam etmenizi sağlar. Diğer seçenekler neden yanlış: Sadece Python 3 ve boto3 kurmak, TensorFlow ortamını ve SageMaker'ın sunduğu kolaylıkları sağlamaz. tensorflow.org'dan TensorFlow'u indirmek, SageMaker'ın özel yapılandırmalarını ve bağımlılıklarını içermez, bu da uyumluluk sorunlarına yol açabilir. SageMaker not defterini indirip Jupyter kurmak sadece not defteri arayüzünü sağlar, ancak SageMaker'ın temelindeki TensorFlow ortamını ve SDK entegrasyonunu sağlamaz.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez