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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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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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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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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

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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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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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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 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件使用DCGM-Exporter监控GPU指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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请求模式，AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务。 sync：同步在线服务 async：异步在线服务 accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡。 arch Array of strings AI引擎架构，目前共两种： x86_64 aarch64

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开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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