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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CN Retry GS_204200024 错误码： parameter $%d of type %s cannot be coerced to the expected type %s. 解决方案：您需要重写或强制转换表达式。 level： ERROR 父主题： 其他

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CN横向扩容 功能介绍 数据库CN横向扩容。 该接口计划于2025-03-31下线，建议及时切换到新接口CN横向扩容/DN分片扩容/磁盘扩容。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 接口约束 CN横向扩容步长1~9。

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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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批量增加CN节点 功能介绍 该接口用于为指定集群批量增加CN节点。当用户集群创建后，实际需要的CN数量会随着业务需求而发生变化，因此管理CN节点功能的实现使用户可以根据实际需求动态调整集群CN数量。 增删CN节点过程中不允许执行其他运维操作。 增删CN节点过程中需要停止业务操作，

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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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参数类型 描述 min_num Integer 允许的最小CN节点数量。 max_num Integer 允许的最大CN节点数量。 instances Array of CoordinatorNode objects CN节点列表。 表3 CoordinatorNode 参数 参数类型

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批量删除CN节点 功能介绍 该接口用于为指定集群删除CN节点。 当用户集群创建后，实际需要的CN数量会随着业务需求而发生变化，因此管理CN节点功能的实现使用户可以根据实际需求动态调整集群CN数量。 增删CN节点过程中不允许执行其他运维操作。 增删CN节点过程中需要停止业务操作，建

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

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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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增删 GaussDB (DWS)集群CN节点 概述 当用户集群创建后，实际需要的CN数量会随着业务需求而发生变化，因此管理CN节点功能的实现使用户可以根据实际需求动态调整集群CN数量。具体操作如下： 增加CN节点 删除CN节点 该特性仅8.1.1及以上集群版本支持。 在线增删CN以及多CN并行增加仅8.1

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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AR611W-LTE4CN 本节主要介绍华为AR611W-LTE4CN设备的外观、接口及指示灯。 AR611W-LTE4CN设备的详细介绍，请参见《NetEngine AR 产品文档》中“了解产品 > 硬件描述 > 机箱 > AR600系列”章节。文档获取方式：登录企业技术支持网

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keras.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

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CN横向扩容/DN分片扩容/磁盘扩容 功能介绍 通过该接口调用实现CN横向扩容/DN分片扩容/磁盘扩容。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 接口约束 扩容实例磁盘 磁盘大小要求(分片数*4GB )的整数倍。

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com/dli-public/spark_notebook-aarch64:3.3.1-2.3.8.1120250109929356803819072.202501141605 创建 自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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"ACTIVE", "swr_path": "swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/testdli002/spark:2.4.5.tensorflow", "tag": "2.4.5.tensorflow", "tags": [], "type":

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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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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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"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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