如果标签发生变化 当数据集中的标签发生变化时，需要执行如下语句。此语句需在“mox.run”之前运行。 语句中的“logits”，表示根据不同网络中分类层权重的变量名，配置不同的参数。此处填写其对应的关键字。 mox.set_flag('checkpoint_exclude_patterns'

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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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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训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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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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tablescan(@bn3 t3@bn3)可以通过@bn3进行指定。 gaussdb=# explain select /*+ blockname(@sel$2 bn2) tablescan(@bn2 t2) tablescan(@sel$2 t2@bn2) indexscan(@sel$2

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

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文件，文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文件，单击第二层“配置”按钮，配置完成后，点击继续转换按钮，转换得到wk文件，文件可以下载到本地。 用户也可以直接上传caffe文件和prototxt文件，单击第二层“配置”按钮，配置完成后，点击继续转换按钮，转换得到wk文件。

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tablescan(@bn3 t3@bn3)可以通过@bn3进行指定。 gaussdb=# explain select /*+ blockname(@sel$2 bn2) tablescan(@bn2 t2) tablescan(@sel$2 t2@bn2) indexscan(@sel$2

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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tablescan(@bn3 t3@bn3)可以通过@bn3进行指定。 gaussdb=# explain select /*+ blockname(@sel$2 bn2) tablescan(@bn2 t2) tablescan(@sel$2 t2@bn2) indexscan(@sel$2

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应用层SQL重试 当主数据库节点故障且10s未恢复时， GaussDB 会将对应的备数据库节点升主，使数据库正常运行。备升主期间正在运行的作业会失败，备升主后启动的作业不会再受影响。如果要做到数据库节点主备切换过程中，上层业务不感知，可参考此示例构建业务层SQL重试机制。 代码运行的

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应用层SQL重试 当主数据库节点故障且10s未恢复时，GaussDB会将对应的备数据库节点升主，使数据库正常运行。备升主期间正在运行的作业会失败，备升主后启动的作业不会再受影响。如果要做到数据库节点主备切换过程中，上层业务不感知，可参考此示例构建业务层SQL重试机制。 代码运行的

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时

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下载镜像缺少层如何解决？ 故障现象 在使用containerd容器引擎场景下，拉取镜像到节点时，概率性缺少镜像层，导致工作负载容器创建失败。 问题根因 docker v1.10 之前支持mediaType 为 application/octet-stream 的layer，而co

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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