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

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import tensorflow as tf # 导入训练数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train

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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（

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fit(train_images, train_labels, epochs=5) test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) predictions =

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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 model =

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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

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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 model =

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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

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CodeArts IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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

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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 = tf.keras

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storage test error 业务执行过程中，数据页、索引或者Undo页面发生变更后，该页面放锁之前会主动进行逻辑损坏检测，发现页面损坏问题后会输出包含“storage test error”关键字的日志信息到数据库运行日志（pg_log文件），执行事务回滚，页面会恢复到修改前的状态。

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storage test error 业务执行过程中，数据页、索引或者Undo页面发生变更后，该页面放锁之前会主动进行逻辑损坏检测，发现页面损坏问题后会输出包含“storage test error”关键字的日志信息到数据库运行日志（gs_log文件），执行事务回滚，页面会恢复到修改前的状态。

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storage test error 业务执行过程中，数据页、索引或者Undo页面发生变更后，该页面放锁之前会主动进行逻辑损坏检测，发现页面损坏问题后会输出包含“storage test error”关键字的日志信息到数据库运行日志（gs_log文件），执行事务回滚，页面会恢复到修改前的状态。

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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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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

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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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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-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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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

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storage test error 业务执行过程中，数据页、索引或者Undo页面发生变更后，该页面放锁之前会主动进行逻辑损坏检测，发现页面损坏问题后会输出包含“storage test error”关键字的日志信息到数据库运行日志（pg_log文件），执行事务回滚，页面会恢复到修改前的状态。

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"description": "CPU and GPU general algorithm development and training, preconfigured with AI engine PyTorch1.8", "dev_services": [

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