使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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10]) w = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) sess.run(tf.global_variables_initializer()) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x

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unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import matplotlib

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in loss computation. 原因分析 分布式Tensorflow不能使用“tf.variable”要使用“tf.get_variable”。 处理方法 请您将“启动文件”中的“tf.variable”替换为“tf.get_variable”。 父主题： 业务代码问题

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获取tensorflow的ML范例，加以简单的修改。 basicClass.py # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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"images":"base64 encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考Tensorflow、Tensorflow2.1。 推理代码 1 2 3 4 5 6

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011时，建议使用此模板进行转换。 TF-SavedModel-To-Ascend 该模板将TF saved_model模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2.2.200.011时，建议使用此模板进行转换。 Caffe转Ascend 支持将Caffe模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。

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若在上文“模型来源”中，选择需要转换格式的模型（非om格式模型），并且转换类型是“Tensorflow frozen graph 转 Ascend”或“Tensorflow SavedModel 转 Ascend”时，需要填写输入张量形状。 张量形状即模型输入数据的shape，输

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若在上文“模型来源”中，选择需要转换格式的模型（非om格式模型），并且转换类型是“Tensorflow frozen graph 转 Ascend”或“Tensorflow SavedModel 转 Ascend”时，需要填写输入张量形状。 张量形状即模型输入数据的shape，输

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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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您需要通过在代码中设置环境变量“TF_CPP_MIN_ LOG _LEVEL”来屏蔽INFO级别的日志信息。具体操作如下： import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import moxing

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，示例代码如下： import tensorflow as tf from naie.context import Context with tf.name_scope('graph') as scope: matrix1 = tf.constant([[3., 3

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file（MoXing文件操作接口） tf.gfile（TensorFlow文件操作接口） glob.glob mox.file.glob tf.gfile.Glob os.listdir mox.file.list_directory(..., recursive=False) tf.gfile.ListDirectory

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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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代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'。 原因分析 训练镜像的numpy版本与Notebook中不一致。 处理方法

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// RFS 模板版本号 "maintf": "main.tf", // 实际创建资源的TF文件 "variablestf": "variable.tf" // 存储参数变量的TF文件 } main.tf RFS实际使用的模板文件，通过此文件来管

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py文件具体内容如下： import logging import threading import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Image from model_service.tfserving_model_service

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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： with tf.variable_scope("Adam"):

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输入张量形状。若在上文“模型来源”中，选择需要转换格式的模型（非om格式模型），并且转换类型是“Tensorflow frozen graph 转 Ascend”或“Tensorflow SavedModel 转 Ascend”时，需要填写输入张量形状。 张量形状即模型输入数据的shape，输

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"python", "/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py",

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模型使用的引擎类型 支持的运行环境（Runtime） 注意事项 TensorFlow python3.6 python2.7（待下线） tf1.13-python3.6-gpu tf1.13-python3.6-cpu tf1.13-python3.7-cpu tf1.13-python3

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