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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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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OCR 功能 OCR节点支持识别图片上的文字信息, 识别结果将存储到用户指定的OBS目录下。 OCR节点仅支持在华北-北京四使用。 参数 用户可参考表1和表2配置OCR节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数字、“_”

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

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选择为“1”，选择Pod规格为“GPU加速型”，显卡的驱动版本选择“418.126”，如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像，这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。 在容器设置下面的高

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strides：1-D Tensor，数据类型：`int32` begin_mask：标量，数据类型：`int32` end_mask：标量，数据类型：`int32` ellipsis_mask：标量，数据类型：`int32` new_axis_mask：：标量，数据类型：`int32` shri

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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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卡行、保险单号、保险公司、保险单生效日期、投保人姓名、投保人性别、投保人出生日期、投保人证件类型、投保人证件号、被保人列表、被保人性别、被保人证件类型、被保人证件号、受益人姓名、受益人类型、受益顺序、受益比例、产品名称、保险期限、保险金额、交费频率、交费期间、每期交费金额。 由于

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单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。

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自定义OCR 自定义OCR介绍 创建应用 通用单模板工作流 多模板分类工作流 字段类型 查看应用详情 常见问题

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OCR服务支持批量识别吗 OCR服务只支持调用一次接口识别一张图片，批量识别需要进行二次开发，编码循环调用API，实现批量调用服务识别图片。 父主题： API使用类

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服务开通后，您可以根据以下介绍选择合适的使用方式： 通过OCR体验馆在线调用OCR服务API。 如果您没有开发基础，想快速体验OCR服务，OCR体验馆提供了在线网页调用方式，该方式无需编码，直接在网页上传图片，即可返回识别结果。 通过华为云 API Explorer 在线调用OCR服务API。 如果您是开发初学者，有代

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vice.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构，与您 自定义镜像 中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎为TensorFlow，则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题： 模型包规范

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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OCR自定义策略 如果系统预置的权限，不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参见权限管理。 目前华为云支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。

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vice.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构，与您自定义镜像中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎为TensorFlow，则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题： 创建模型规范参考

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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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OCR服务是否支持离线使用 不支持离线使用，调用SDK必须能够访问公网才可以的，因为OCR接口部署在华为云云端，所以需要您的网络可以访问公网才可以调用服务接口。 父主题： 产品咨询类

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