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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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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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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computation. 图1 分布式Tensorflow无法使用 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：

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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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“镜像”：选择统一镜像tensorflow_2.1-cuda_10.1-cudnn7-ubuntu_18.04（详见引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64）或者pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18

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basicClass.py # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import gzip

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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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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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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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，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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文本TF-IDF 概述 文本TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库出现的频率成反比下降。文本TF-IDF用于展示文本基于词频统计的输出，经TF-IDF加权的结果。

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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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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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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、TensorFlow 2.1。其他引擎推理代码请参考PyTorch、Caffe。 推理代码 1 2

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"tokenizer_col" tf_col - 对数据集应用HashingTF之后的结果列名，默认为"tf_col" idf_col - 对数据集应用IDF之后的结果列名，默认为"idf_col" tf_binary - 默认为False tf_num_features - HashingTF中的特征个数

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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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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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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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