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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891201: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1084] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with

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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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获取device个数。该接口在c_graph.h中定义。HIAI_StatusT HIAI_GetDeviceNum(uint32_t *devCount);返回的部分错误码请参见错误码示例中的错误码列。

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获取device个数。该接口在c_graph.h中定义。HIAI_StatusT HIAI_GetDeviceNum(uint32_t *devCount);返回的部分错误码请参见错误码示例中的错误码列。

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Device侧的代码编译，DDK提供了整套基于aarch64的gcc编译链工具，需要使用$DDK_HOME/toolchains/aarch64-linux-gcc6.3目录下的编译链工具进行交叉编译。

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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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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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Atlas 500 Device侧CPU使用的是Ascend 310芯片内的Arm Cortex-A55 CPU。Arm Cortex-A55 CPU是Armv8-a架构的64位CPU。Atlas500没有可以在Arm Cortex-A55 CPU上运行的编译工具，编译程序时，先在x86平台上进行交叉编译，需要将编译后的软件拷贝到Atla

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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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IoT Device SDK介绍 为了帮助设备快速连接到物联网平台，华为提供了IoT Device SDK。支持TCP/IP协议栈的设备集成IoT Device SDK后，可以直接与物联网平台通信。不支持TCP/IP协议栈的设备，例如蓝牙设备、ZigBee设备等需要利用网关将设备数据

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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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gpu-device-plugin 插件简介 gpu-device-plugin插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 约束与限制 下载的驱动必须是后缀为“.run”的文件。 仅支持Nvidia Tesla驱动，不支持GRID驱动。

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IoT Device SDK介绍 为了帮助设备快速连接到物联网平台，华为提供了IoT Device SDK。支持TCP/IP协议栈的设备集成IoT Device SDK后，可以直接与物联网平台通信。不支持TCP/IP协议栈的设备，例如蓝牙设备、ZigBee设备等需要利用网关将设备数据

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日志提示“No space left on device” 问题现象 训练过程中拷贝数据/代码/模型时出现如下报错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时，有些节点的docker base size配置未生效，容器内“/”根目录空间未

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