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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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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/proc/sys/net/ipv4/ip_forward 回显结果：1为开启，0为关闭，默认为0。 回显为1，继续执行4。 回显为0，任务结束。 以下提供两种方法修改配置文件，二选一即可。 方法一：使用vi打开“/etc/sysctl.conf”文件，修改net.ipv4.ip_forward = 0，按“:wq”保存退出。

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cuda10.2 CPU/GPU 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18

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抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 从当前关联位置开始，抓取随后或前面的count行。 FORWARD ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余行。

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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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count | RELATIVE count | count | ALL | FORWARD | FORWARD count | FORWARD ALL | BACKWARD | BACKWARD count | BACKWARD

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MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing拷贝数据较慢，重复打印日志

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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TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的

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配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i

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抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 从当前关联位置开始，抓取随后或前面的count行。 FORWARD ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余行。

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行中”的实例），可以打开Notebook并在开发环境中启动编码。 基于不同AI引擎创建的Notebook实例，打开方式不一样。 pytorch、tensorflow、mindspore、tensorflow-mindspore、cylp-cbcpy、rlstudio-ray、mi

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0返回空。 count 抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 与RELATIVE count的效果相

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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

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count | RELATIVE count | count | ALL | FORWARD | FORWARD count | FORWARD ALL | BACKWARD | BACKWARD count | BACKWARD

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抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 从当前关联位置开始，抓取随后或前面的count行。 FORWARD ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余行。

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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 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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。如果推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方

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OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件？ TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 训练作业日志中提示“No

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配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i

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