标签归档：TensorFlow

2020 二月份产品更新（2）

新功能

  • 支持 LightGBM  并且在 GPU 镜像下支持使用 GPU 计算资源

修复与增强

  • 数据集上传支持最多 16 个文件上传（而不是单个压缩包），为了会支持更多文件的一次性上传
  • 更新了左侧的导航
  • 在容器列表中优先展示运行中的执行（而不是展示最新一次执行，及时这次执行已经关闭了）
  • 数据集列表中展示整个数据集的总大小（而不是最新版本的大小）
  • 修复 Pillow 版本过高导致 torchvision  载入失败的问题
  • 修复 TensorFlow 2.1.0 gpu 环境下 CUDA 版本不匹配的问题
  • 修复了数据集更新只能将文件存放到根目录的问题
  • 其他前端的性能优化，减少重复请求

2019 十一月份产品更新

新功能

  • 数据集和代码的上传支持更多的压缩包格式，如果不是压缩包也可以支持单个文件的上传，具体信息见文档
  • 数据集版本支持增量更新了，具体信息见文档
  • 数据集和容器都支持搜索了
  • 拆分了独立的「公开资源」部分，对资源进行了分类并支持资源的搜索

修复和增强

  • 在「继续执行」时强制确认是否绑定上一次执行的内容
  • 恢复了 tensorflow-1.12 和 tensorflow-1.11 的运行时环境
  • 创建容器时更详细的进度展示，尤其是在需要数据的拷贝时展示拷贝的进度
  • 容器和数据集恢复了对中文名称的支持

2019 七月份产品更新（2）

新功能

  • 增加了新的镜像
    • tensorflow-1.14
    • tensorflow-2.0.0beta
    • pytorch-1.0.1
    • pytorch-1.1.0
  • 新增了大量的公开数据集

修复与增强

  • 不再允许在数据集、容器名字中使用中文字符， 这一开始可能会给大家带来困扰，但是会在未来提升命令行工具的友好度，中文描述可以放在容器、数据集的「描述」字段
  • 更新对容器空闲的提醒文案，强调容器的负载超过 1% 那么容器将不会被关闭，详细信息请见 Jupyter 的自动关闭

2019 四月产品更新

新功能

  • Jupyter 超时关闭的配置：现在用户可以自主的选择 Jupyter 的超时关闭机制了，详情可以参考我们的  文档
  • 通知渠道的设置：我们新增了通知信息的渠道设置，用户现在可以自主的选择通知渠道，详情请参考我们的  文档
  • 应用顶部提供文档的搜索功能
  • 容器内执行列表按照「状态」「类型」的筛选功能
  • 新的 TensorFlow 1.13 的镜像提供
  • 部分文档更新和补充

错误修复与增强

  • 更清晰的容器类型展示，明确标注 GPU 类型，显存大小
  • 如果容器下有运行中的执行，在容器列表也会明显提示
  • 前端缓存的优化
  • 明确了在「Python 脚本」模式下当同时有「/output  目录的绑定数据」以及「上传的代码」时同名文件的覆盖顺序，「/output  绑定数据」总是优先于「上传的代码」被保留
  • 创建镜像时，TensorFlow 类型环境默认的版本被设定为「1.12」