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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插件（软件包校验文件：Eclipse插件.sha256）。 将获取的Eclipse插件jar/zip包，放入Eclipse安装目录下的plugins文件夹中，重启Eclipse，即可开始使用Eclipse插件。如图1所示。 图1 安装插件 打开Eclipse，单击“File”，选择“New > Other”，如图2所示。

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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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准备Eclipse与JDK 操作场景 开发环境可以搭建在Windows环境下。 操作步骤 安装Eclipse程序。安装要求Eclipse使用3.0及以上版本。 安装JDK程序。安装要求JDK使用1.7及或者1.8版本，支持IBM JDK和Oracle JDK。 若使用IBM JD

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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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准备Eclipse与JDK 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证 操作场景 在Windows环境下需要安装Eclipse和JDK。 操作步骤 开发环境安装Eclipse程序，版本要求Eclipse使用4.2或以上版本。 开发环境安装JDK程序，版本要求JDK使用1.7或者1

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Eclipse普通Java项目上云 问题现象 在Eclipse上开发的Java web项目无法在CodeArts Build上构建出包，需要转换项目。本文档将指导您如何将项目改造成Ant项目，在CodeArts Build上使用Ant工具进行构建出包。 处理方法 在项目中创建一个build

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

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准备Eclipse与JDK 选择Windows开发环境下，安装Eclipse，安装JDK。 开发环境安装Eclipse程序，安装要求Eclipse使用4.2或以上版本。 开发环境安装JDK程序，安装要求JDK使用1.8版本。 若使用IBM JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为IBM

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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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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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在OpenTSDB示例工程根目录，执行mvn install编译。 在Opentsdb示例工程根目录，执行mvn eclipse:eclipse创建Eclipse工程。 在应用开发环境中，导入样例工程到Eclipse开发环境。 选择“File > Import > General > Existing Projects

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xml”层目录下，打开cmd命令行窗口，执行mvn install编译。 在2中打开的cmd命令行窗口中，执行mvn eclipse:eclipse创建Eclipse工程。 设置Eclipse开发环境。 1.在Eclipse的菜单栏中，选择“Window > Preferences”。 弹出“Preferences”窗口。

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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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在Hive示例工程根目录，执行mvn install编译。 在Hive示例工程根目录，执行mvn eclipse:eclipse创建Eclipse工程。 在应用开发环境中，导入样例工程到Eclipse开发环境。 选择“File > Import > General > Existing Projects

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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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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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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8及以上版本，并且安装Eclipse，Eclipse使用JDK1.7及以上的版本。 如果使用IBM JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为IBM JDK。 如果使用Oracle JDK，请确保Eclipse中的JDK配置为Oracle JDK。 不同的Eclipse不要使用相同的w

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方法名 方法说明 getName() 获取用户名（同一账号可以创建多个子用户） getId() 获取用户ID getDomain() 获取账号信息 表19 Domain方法说明 方法名 方法说明 getName() 获取账号名称 getId() 获取账号ID Kafka触发器相关方法说明

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