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

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创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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当使用TensorFlow、Caffe、MXNet时，self.model_path为模型文件目录路径，读取文件示例如下： # model目录下放置label.json文件，此处读取 with open(os.path.join(self.model_path, 'label.json'))

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创建AS_Path列表 操作场景 本章节指导用户创建AS_Path列表。 约束与限制 在同一个AS_Path列表中，AS_Path规则的的序列号不能重复。 操作步骤 进入AS_Path列表页面。 单击页面右上角的“创建AS_Path列表”。 弹出“创建AS_Path列表”对话框。

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删除AS_Path列表 操作场景 本章节指导用户删除AS_Path列表。 约束与限制 待删除的AS_Path列表所在的路由策略如果已绑定给ER，则无法删除。请先在路由策略中取消使用该AS_Path列表，具体操作参见修改路由策略中的策略节点。 操作步骤 进入AS_Path列表页面。

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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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修改AS_Path列表名称 操作场景 AS_Path列表创建完成后，您可以参考以下指导，修改AS_Path列表的名称。 操作步骤 进入AS_Path列表页面。 在资源列表中，将鼠标放置在名称区域，单击，在弹出的对话框中输入名称，并单击“确定”，保存修改。 父主题： AS_Path列表

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PGXC_DISK_CACHE_PATH_INFO PGXC_DISK_CACHE_PATH_INFO视图记录了文件缓存所在的硬盘的信息。该系统视图仅9.1.0及以上集群版本支持。 表1 PGXC_DISK_CACHE_PATH_INFO字段 名称 类型 描述 path_name text 路径名称。

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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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file.mk_dir tf.gfile.MkDir os.path.exists mox.file.exists tf.gfile.Exists os.path.getsize mox.file.get_size - os.path.isdir mox.file.is_directory

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最短路径算法（Shortest Path） 概述 最短路径算法（Shortest Path）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 适用场景 最短路径算法（Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法（Shortest

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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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修改AS_Path列表名称 操作场景 AS_Path列表创建完成后，您可以参考以下指导，修改AS_Path列表的名称。 操作步骤 进入AS_Path列表页面。 在资源列表中，将鼠标放置在名称区域，单击，在弹出的对话框中输入名称，并单击“确定”，保存修改。 父主题： AS_Path列表

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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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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": [],

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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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ib64到LD_LIBRARY_PATH，才能正确地找到cuda库。 解决方法： 使用kubectl exec或者前端console登录进入带GPU的容器时，先执行命令export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/nvidi

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模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str

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操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“

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端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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