推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

查看更多 →

maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) train_images = extract_images(local_file) local_file = maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir)

查看更多 →

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

查看更多 →

tf-mnist.yaml 使用GPU训练 TFJob可在GPU场景下进行，该场景需要集群中包含GPU节点，并安装合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（C

查看更多 →

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 =

查看更多 →

15.0-gpu ADD gpu-demo /home/project/gpu-demo 其中ADD将gpu-demo工程拷贝到镜像的/home/project目录下，可以根据自己需要修改。 执行docker build -t tensorflow/tensorflow:v1 . 命令制作镜像（

查看更多 →

X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2

查看更多 →

Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

查看更多 →

"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

查看更多 →

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

查看更多 →

GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

查看更多 →

示例：从0到1制作 自定义镜像 并用于训练（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

查看更多 →

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

查看更多 →

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 runtimes Array of strings 运行镜像，如pytorch_1.8.0-cuda_10

查看更多 →

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

查看更多 →

GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

查看更多 →

GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时，系统会将出现问题的GPU设备进行隔离，详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

查看更多 →

GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式

查看更多 →