maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) train_images = extract_images(local_file) local_file = maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir)

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Tensorflow ModelArts训练服务支持了多种AI框架，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。本文介绍了Tensorflow框架启动原理、控制台上创建训练任务时后台对应的启动命令。 Tensorflow框架启动原理

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Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model =

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本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型，如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种，tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2

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训练基础镜像详情（TensorFlow） 介绍预置的TensorFlow镜像详情。 引擎版本：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/ten

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批量关闭云主机 功能介绍 根据指定的云主机ID列表，批量关机云主机，1分钟内最多可以处理1000台。 本接口为异步接口，当前批量关机云主机请求下发成功后会返回job_id，此时批量关机云主机并没有立即完成，需要通过调用查询任务的执行状态查询job状态，当Job状态为 SUCCESS

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批量启动云主机 功能介绍 根据指定的云主机ID列表，批量启动云主机，1分钟内最多可以处理1000台。 本接口为异步接口，当前批量启动云主机请求下发成功后会返回job_id，此时批量启动云主机并没有立即完成，需要通过调用查询任务的执行状态查询job状态，当Job状态为 SUCCESS

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批量重启云主机 功能介绍 根据指定的云主机ID列表，批量重启云主机，1分钟内最多可以处理1000台。 本接口为异步接口，当前批量重启云主机请求下发成功后会返回job_id，此时批量重启云主机并没有立即完成，需要通过调用查询任务的执行状态查询job状态，当Job状态为 SUCCESS

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获取云主机ID 操作场景 在调用接口的时候，部分URL中需要填入云主机ID，所以需要获取到云主机ID。云主机ID有如下两种获取方式： 调用API获取云主机ID 从控制台获取云主机ID 调用API获取云主机ID 云主机ID可以通过API指定条件获取一个或多个ID，API信息详见查询 L实例 云主机详情列表。

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serverless带来的免VM运维。 镜像制作 tensorflow社区有tensoflow的基础镜像，已经装好了基础的tensorflow库，它分支持GPU和支持CPU两个版本，在镜像中心即可下载。 GPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu CPU版本地址为

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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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查询L实例云主机详情 功能介绍 查询L实例云主机的详细信息，包括云主机的运行状态、云主机名称、公网IP等。 该接口支持查询云主机计费方式，以及是否被冻结。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v1/{project_id}/cloudservers/{server_id}

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