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

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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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Mac 前提条件 已提交工单获取SDK包。 环境要求 准备XCODE 集成开发环境 。 准备MAC设备，支持macOS 10.11以上的设备。 支持的终端CPU架构：x86_64。 SDK集成 支持dylib和framework两种包集成。 解压Mac SDK包。 将MAC SDK包

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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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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 =

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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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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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MAC认证 简介 MAC认证，全称MAC地址认证，是一种基于客户端MAC地址对用户的访问权限进行控制的认证方法。如图1所示，MAC认证系统通常包括三个基本要素：用户客户端、认证控制点和认证 服务器 （通常为RADIUS服务器）。 图1 MAC认证示意图 认证流程 上线流程： 上线流程如图2所示。

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Mac Chrome Mac版本Chrome浏览器如何设置共享屏幕权限？ 在会中单击“共享”后，可以选择您需要共享的内容：标签页、窗口、整个屏幕。 选择Chrome标签页或者Chrome浏览器窗口时不需要设置权限。 若您选择了其他窗口或者整个屏幕时没有分享成功，并提示无法共享，可以进行如下操作：

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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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Mac端 从这里开始 消息 通讯录 团队 会议 个人会议管理 意见反馈

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Mac Safari Mac版本Safari浏览器如何设置共享屏幕权限？ 在会中单击“共享”后，将显示系统弹窗，可选择共享窗口、屏幕或者不允许。 若未显示系统弹窗并提示“无法共享，请开启浏览器屏幕共享权限后重试”，您可以进行如下操作： 在“Safari浏览器 > 设置 > 网站 >

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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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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

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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

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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

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

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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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