在阿里云容器服务上运行基于 TensorFlow 的 Alexnet
在阿里云容器服务上运行基于 TensorFlow 的 Alexnet
AlexNet 是 2012 年由 Alex Krizhevsky 使用五层卷积、三层完全连接层开发的 CNN 网络，并赢得了 ImageNet 竞赛（ILSVRC）。AlexNet 证明了 CNN 在分类问题上的有效性（15.3% 错误率），而此前的图片识别错误率高达 25%。这一网络的出现对于计算机视觉在深度学习上的应用具有里程碑意义。
AlexNet 也是深度学习框架常用的性能指标工具，TensorFlow 就提供的
alexnet_benchmark.py 可以测试 GPU 和 CPU 上的性能。本文档以 AlexNet 为例，向您展示如何在阿里云容器服务上简单快速地运行 GPU 应用。
前提条件
需要基于北京 HPC 或者 GN4 规格族 GPU 云服务器的容器服务。
操作步骤
- 登录 容器服务的管理控制台。
- 单击左侧导航栏中的 [backcolor=transparent]镜像与方案 > [backcolor=transparent]镜像。
- 在搜索框中输入 alexNet_benchmark 并单击 [backcolor=transparent]全局搜索。
- 单击 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/tensorflow-samples/alexnet_benchmark:1.0.0-devel-gpu 右边的 [backcolor=transparent]创建应用。
- 输入应用名称（本示例中为 [backcolor=transparent]alexNet）并选择北京 HPC 或者 GN4 规格族 ECS 集群, 单击 [backcolor=transparent]下一步。
- 配置应用。
在 [backcolor=transparent]基本配置 中，单击 [backcolor=transparent]选择镜像版本，选择镜像版本为 1.0.0-devel-gpu。
- 在 [backcolor=transparent]容器配置 中，填写运行的命令行，比如 python /alexnet_benchmark.py --batch_size 128 --num_batches 100。
- 在 [backcolor=transparent]标签 中，填写阿里云 gpu 标签，标签名为 aliyun.gpu，标签值为调度的 GPU 数量，本示例中为1。
完成应用配置后，单击 [backcolor=transparent]创建 创建应用。
您可以在 [backcolor=transparent]应用列表 页面，查看创建的 [backcolor=transparent]alexNet 应用。
这样您就可以在管理控制台，直接通过容器日志服务查看 AlexNet 在 EGS 或者 HPC 上的性能。
操作路径：在应用列表页面，单击应用名称 [backcolor=transparent]alexNet > 单击 [backcolor=transparent]容器列表 页签 > 单击容器右边的 [backcolor=transparent]日志
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
您已经详细描述了在阿里云容器服务上部署基于 TensorFlow 的 AlexNet 模型的步骤，这里我再简要概括一下关键流程和补充一些可能需要的信息：
-
前提条件确认：
- 确保您的阿里云账户已开通容器服务和相应的GPU资源。
- 选择合适的集群类型，本例中推荐使用支持GPU的北京HPC或GN4规格族的ECS实例作为基础的容器集群。
-
镜像选择与应用创建：
- 登录阿里云容器服务管理控制台。
- 在“镜像与方案”>“镜像”中搜索并选择预构建的AlexNet benchmark镜像，例如
registry.cn-beijing.aliyuncs.com/tensorflow-samples/alexnet_benchmark:1.0.0-devel-gpu。 - 创建应用时，输入应用名称（如
alexNet），选择正确的GPU集群，并配置镜像版本为1.0.0-devel-gpu。
-
配置容器运行参数：
- 在容器配置中，指定运行命令行，例如
python /alexnet_benchmark.py --batch_size 128 --num_batches 100，这将执行AlexNet的性能测试脚本。 - 添加标签以调度GPU资源，标签名为
aliyun.gpu，值为所需的GPU数量，例如1。
- 在容器配置中，指定运行命令行，例如
-
应用部署与监控：
- 完成配置后，创建应用。稍等片刻，应用将在选定的集群上部署完成。
- 通过容器服务控制台的应用列表，查看
alexNet应用的状态。 - 进入容器日志页面，直接查看AlexNet在GPU上的运行日志及性能指标，包括处理速度、吞吐量等。
-
注意事项：
- 确保集群有足够的资源（CPU、内存、GPU）来运行该应用，避免资源争抢影响性能。
- 考虑到成本和效率，根据实际需求调整
--batch_size和--num_batches参数。 - 监控应用运行状态，利用阿里云容器服务的监控功能，可以设置告警规则以便及时发现和解决问题。
通过上述步骤，您可以高效地在阿里云容器服务上部署和评估AlexNet模型的性能，这对于深度学习项目开发和优化来说是一个非常实用的流程。
