创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

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进入WindowsFaPlugin文件夹，看到如下三个文件：Readme.txt、插件文件HuaweiMeetingFAClientPlugin.dll、插件部署bat脚本文件install.bat。 图1 WindowsFaPlugin文件夹 安装方式一：以管理员身份运行脚本install

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 python3

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INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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通过该模板创建AI应用时，您需要选择到model这一目录。具体使用方式请参见从模板中选择元模型。 支持的模板 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板

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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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dedFor.dll”插件，从IIS 6 服务器 记录的访问日志中获取客户端真实的IP地址。 下载F5XForwardedFor模块。 根据您服务器的操作系统版本将“x86\Release”或者“x64\Release”目录中的“F5XForwardedFor.dll”文件复制至指定

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创建c#函数，编译出一个SQL Server的dll。 图1 c#函数代码 创建函数详细说明请参见官方文档。 使用S SMS 等工具连接数据库。 图2 连接数据库 选择需要创建程序集的数据库，添加对应的程序集。 只能创建safe模式（权限集显示为安全），不能创建其他模式。 dll文件会以十六进制的形式存入。如图4所示。

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包含各个版本的SDK，请选择最新版本解压开发包。可以看到其中包含en文件夹（包含第三方日志库文件log4net.dll和SDK库文件esdk_obs_.net.dll文件），Log4Net.config文件（日志配置文件）。 启动Visual Studio，选择“FILE > New

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install tensorflow”为例，tensorflow的simple页面为https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/tensorflow/。 在页面中可以查看到组件“tensorflow-2.0.0rc

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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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华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2

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模板说明 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板

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自定义脚本代码示例 TensorFlow TensorFlow 2.1 PyTorch Caffe XGBoost Pyspark Scikit Learn 父主题： 推理规范说明

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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能正常使用。 处理方法 使Administrator用户登录服务器，查看系统日志及应用日志，查找异常模板，本例发现Mglayout64.dll模块出现异常 打开C:\Windows\进行搜索模块名称，找到对应模块文件。本例中查看发现此模块为某一壁纸文件。 打开“运行 > cmd”，进入到错误文件所在目录。

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely

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"C:\\Program Files\\NVIDIA Corporation\\NVSMI\\nvml.dll" WHQLNvmlDLLPath = "C:\\Windows\\System32\\nvml.dll" 父主题： 指标类

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