[AWS] Sagemaker GPU instance 추가
udacity 마지막 과제가 AWS Sagemaker를 이용해서 XGBoost를 구현하고 training시키는 것인데, 많은 데이터를 학습하다보니, GPU instance가 필요한 경우가 생겼다. 분명 난 회사에서도 AWS Hands-on-Lab을 수행한다고 사전에 GPU instance 제한을 풀어놨었다.그런데 막상 Sagemaker내에서 GPU instance를 쓰려니까 다음과 같은 오류가 발생했다. from sagemaker.pytorch import PyTorch estimator = PyTorch(entry_point="train.py", source_dir="train", role=role, framework_version='0.4.0', train_instance_count=1, train_..
Study/AI
2019. 3. 14. 23:50
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
TAG
- TensorFlow Lite
- dynamic programming
- Distribution
- windows 8
- Expression Blend 4
- 한빛미디어
- Policy Gradient
- PowerPoint
- 강화학습
- 파이썬
- Off-policy
- arduino
- Windows Phone 7
- Variance
- Kinect for windows
- Kinect
- RL
- ai
- Gan
- End-To-End
- Offline RL
- Kinect SDK
- 딥러닝
- reward
- SketchFlow
- processing
- bias
- DepthStream
- ColorStream
- Pipeline
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
글 보관함