tensorflow glibc 更多内容
  • 概要

    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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  • 查询模型runtime

    objects 引擎运行环境。 表5 EngineAndRuntimesResponse 参数 参数类型 描述 ai_engine String AI引擎类型,目前共有以下几种类型: TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib

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  • 模板管理

    。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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  • 模型调试

    为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法,表示

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  • 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”

    has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行,在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时,出现如下报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute

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  • 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中

    ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式,然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题: 导入模型

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  • ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别?

    架,构建于TensorFlowPyTorchMXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在M

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  • 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢?

    多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。

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  • OBS操作相关故障

    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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  • 产品功能

    统迁移、兼容性评估。 支持SM2等国密算法,等保2.0/CC EAL4+安全能力。 提供gcc 10.3、binutils 2.37、glibc 2.34编译器,增强稳定性并提高与其它软件的兼容性。 对Intel、AMD、ARM等平台进行功能适配、性能调优和稳定性加固,保证操作系统在各平台都能稳定可靠地长期运行。

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  • 快速入门

    Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下,以TensorFlow为例,您可以单击TensorFlow,创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后,系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox

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  • Step1 在Notebook中构建一个新镜像

    Step1 在Notebook中构建一个新镜像 本章节以ModelArts提供的基础镜像tensorflow为例介绍如何在ModelArts的Notebook中构建一个新镜像并用于AI应用部署。 创建Notebook实例 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“全局配置

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  • Flink应用开发常见问题

    out.println打印的调试信息或将调试信息输出至指定文件 如何处理Flink任务配置State Backend为RocksDB时报错GLIBC版本问题 父主题: Flink开发指南(安全模式)

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  • ModelArts中常用概念

    架,构建于TensorFlowPyTorchMXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在M

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  • 公共依赖Demo

    公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题: 依赖包管理

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  • Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块

    “镜像源”:地址为 swr.cn-north-4-myhuaweicloud.com/custom_test/tensorflow2.1:1.0.0。其中custom_test/tensorflow2.1:1.0.0为8镜像构建脚本中设置的镜像地址。 “架构”:选择X86_64 “类型”:选择CPU

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  • 模型包规范介绍

    vice.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构,与您 自定义镜像 AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎TensorFlow,则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题: 模型包规范

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  • TensorBoard可视化作业

    Notebook”页面,创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后,单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”,在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1.4/1.8以上版本镜像

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  • mox.file与本地接口的对应关系和切换

    python接口一一对应关系。 tf.gfile:指MoXing文件操作接口一一对应的TensorFlow相同功能的接口,在MoXing中,无法自动将文件操作接口自动切换为TensorFlow的接口,下表呈现内容仅表示功能类似,帮助您更快速地了解MoXing文件操作接口的功能。 表1

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  • 预置框架启动流程说明

    预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题: 训练基础镜像详情介绍

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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