Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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txt”，填入3行数字，并通过HDFS上传到“/opt/load_test/”目录下。 --读取f1.txt的数据填充表f1 CREATE TABLE tb_load_f1(id int) with (format='TEXTFILE'); LOAD DATA INPATH '/opt/load_test/f1.txt'

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其他参数参考MySQL的load data infile官方文档说明。其他参数的先后顺序不能乱，顺序参考官方说明。 数据导入阶段会在一定程度上影响DDM以及RDS for MySQ L实例 性能，请选择在业务低峰时间导入。 建议不要同时发起多个LOAD DATA请求。多个LOAD DATA同时

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LOAD DATA 命令功能 LOAD DATA命令以CarbonData特定的数据存储类型加载原始的用户数据，这样，CarbonData可以在查询数据时提供良好的性能。 仅支持加载位于HDFS上的原始数据。 命令格式 LOAD DATA INPATH 'folder_path'

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LOAD DATA 命令功能 LOAD DATA命令以CarbonData特定的数据存储类型加载原始的用户数据，这样，CarbonData可以在查询数据时提供良好的性能。 仅支持加载位于HDFS上的原始数据。 命令格式 LOAD DATA INPATH 'folder_path'

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Stream Load Stream load是一个同步的导入方式，用户通过发送HTTP协议发送请求将本地文件或数据流导入到Doris中。Stream load同步执行导入并返回导入结果。用户可直接通过请求的返回体判断本次导入是否成功。 Stream load主要适用于导入本地文件，或通过程序导入数据流中的数据。

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导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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INTO TABLE load_data_tbl1(load_col1, load_col2) SET load_col3 = 'load'; --后面导入数据load_col3列值均为'load' gaussdb=# SELECT * FROM load_data_tbl1;

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INTO TABLE load_data_tbl1(load_col1, load_col2) SET load_col3 = 'load'; --后面导入数据load_col3列值均为'load' gaussdb=# SELECT * FROM load_data_tbl1;

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task和多个loading task（等于LOAD语句中DATA INFILE子句的个数）。所以async_loading_load_task_pool_size应该大于等于async_pending_load_task_pool_size。 性能分析 可以在提交LOAD作业前，先执行set en

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Load Profile Load Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks)

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Load Profile Load Profile指标名称及描述如表1所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks)

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model_path) 初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path) 初始化方法，适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径（self.model_path

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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Load Profile Load Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks)

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Load Profile Load Profile指标名称及描述如表1所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks)

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Load Profile Load Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks)

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Load Profile Load Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks)

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.sh 模型包文件样例 模型包文件model.zip中需要用户自己准备模型文件，此处仅是举例示意说明，以一个手写数字识别模型为例。 Model目录下必须要包含推理脚本文件customize_service.py，目的是为开发者提供模型预处理和后处理的逻辑。 图6 推理模型mode

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CPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.13.0 本文采用tensorflow官网中一个已经训练好的模型，对图片进行分类，模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型，它将一个非常大的图片集进

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是否必填 数据类型 model_type 模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。

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