ModelArts Notebook自定义配置深度学习框架版本

当前ModelArts各功能都只支持有限的框架版本，如果想要使用一个预置框架没有的版本应该如何处理？

下面以pytorch 1.5和tensorflow 1.14为例，如何在Notebook配置自定义深度学习框架版本。

Pytorch 1.5要基于cuda 10.1版本以上，tensorflow 1.14需要cuda10.

Torch 安装命令参考

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

Multi-Engine 2.0 (python3) 自带cuda10.1

Multi-Engine 1.0 (python3) 自带cuda10

注意：notebook本身是基于容器的，因此每次容器停止以后，所有环境信息会被清空，所以每次容器启动后需要重新进行一次环境安装。可以单独创建一个ipynb，每次启动以后执行一次。或者创建一个shell脚本，每次启动后通过terminal执行来配置环境。

1     Pytorch 1.5

1.1        创建notebook

通过如下配置创建notebook

1.2        通过ipynb配置环境

打开notebook

选择pytorch 1.4.0

执行如下命令

!pip uninstall torch torchvision -y
!pip install torch==1.5.0 torchvision==0.6.0

执行如下命令查看torch版本

import torch
print(torch.__version__)

1.3        通过terminal配置环境

查看README信息

激活pytorch 1.4环境

source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate Pytorch-1.4.0

卸载pytorch 1.4安装pytorch 1.5

pip uninstall torch torchvision –y
pip install torch==1.5.0 torchvision==0.6.0
pip list | grep torch

2      Tensorflow 1.14

2.1        创建notebook

通过如下配置创建notebook

2.2        通过ipynb配置环境

进入notebook后创建一个tensorflow 1.13的ipynb

Gpu版本

!pip uninstall tensorflow-gpu -y
!pip install tensorflow-gpu==1.14

CPU版本

!pip uninstall tensorflow -y
!pip install tensorflow==1.14

2.3        通过Terminal配置环境

查看README

激活tensorflow 1.13.1环境

source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.13.1

GPU版本

执行下面shell命令

pip uninstall tensorflow-gpu -y
pip install tensorflow-gpu==1.14
pip list | grep tensorflow

CPU

pip uninstall tensorflow -y
pip install tensorflow==1.14
pip list | grep tensorflow