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 →

LIST-LIST 语法 创建一个或多个LIST-LIST分区表，其中每个分区可能有一个或一个以上的子分区。 CREATE TABLE [ schema. ]table_name table_definition PARTITION BY LIST {(expr) | C

查看更多 →

list 配置项说明 表1 list配置项说明 参数 类型 是否必选 示例 说明 type String 是 type: "list" 配置项类型。 name String 是 name:"intervalColors" 双向绑定list名称。 label Object 否 label:

查看更多 →

list 配置项说明 表1 list配置项说明 参数 类型 是否必选 示例 说明 type String 是 type: "list" 配置项类型。 name String 是 name:"intervalColors" 双向绑定list名称。 label Object 否 label:

查看更多 →

List 功能介绍 List接口用于获取自身实例/实体的属性信息。 入参 POST http://{Endpoint}/rdm_{appID}_app/services/dynamic/api/{entityName}/list/pageSize/curPage { "params":

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 →

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 →

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 →

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

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 →

(value_list) 表1 参数说明 参数名称 描述 table_name 要创建的表名称。 expr 分区字段表达式，目前只支持INT类型，不支持字符类型。 column_list LIST COLUMNS的情况下使用，分区字段列表，不支持表达式。 value_list LIST

查看更多 →

alias list命令 alias list命令，是进列举别名列表的命令。 当执行命令alias list -h/alias list --help时，可以获取帮助文档。 参数解析 表1 参数说明 参数全称 参数缩写 Yaml模式下必填 Cli模式下必填 参数含义 region

查看更多 →

(value_list) 表1 参数说明 参数名称 描述 table_name 要创建的表名称。 expr 分区字段表达式，目前只支持INT类型，不支持字符类型。 column_list LIST COLUMNS的情况下使用，分区字段列表，不支持表达式。 value_list 字段的值。

查看更多 →

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

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 →

ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 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

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 →

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

查看更多 →

gcs config list显示初始化命令行工具结果，命令执行结果中的参数说明请参见config.ini配置说明。gcs config list无查看配置文件内容：示例执行结果：

查看更多 →

RANGE-LIST 约束与限制 LIST分区类型要求分区定义中的value或value_list都是唯一的，不同分区定义里也需要不能重复引入。 对于NULL的处理，只有value中包含了NULL值，才能插入或查询出NULL值，否则是不符合定义的，不允许插入。 每个主分区下的子分

查看更多 →