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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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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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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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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

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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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AI特性函数 db4ai_predict_by_bool (text, VARIADIC "any") 描述：获取返回值为布尔型的模型进行模型推断任务。此函数为内部调用函数，建议直接使用语法PREDICT BY进行推断任务。 参数：模型名称和推断任务的输入列。 返回值类型：bool

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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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TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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参数：表名称和列名集合。 返回值类型：text ai_watchdog_detection_warnings() 描述：获取AI Watchdog的风险告警信息。 参数：无。 返回值类型：record ai_watchdog_monitor_status(int) 描述：获取AI Watchdog的监控信息。

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训练相关参数：模型保存频率（按epoch计数）。 predict False 是否进行推理预测，默认为False。如果设置True，需要在resume参数设置已经训练完成的模型的obs路径。 resume empty 如果predict设置为True，需要填写Tensorflow模型文件的obs路径用于推理预测。当前仅支持“

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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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DBMind的AI子功能 > Index-advisor：索引推荐 > 虚拟索引”章节。 db4ai_predict_by_bool (text, VARIADIC "any") 描述：获取返回值为布尔型的模型进行模型推断任务。此函数为内部调用函数，建议直接使用语法PREDICT BY进行推断任务。

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object_pairs_hook=collections.OrderedDict) try: # 将数据转换成spark dataframe格式 predict_spdf = self.spark.createDataFrame(pd

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单击“训练”，进入“训练任务配置”界面，配置训练任务，配置效果如图2所示。 参数配置说明，如下所示，其余参数保持默认值即可。 AI引擎：AI算法运行平台。从第一个下拉框中选择AI引擎“TensorFlow”，从第二个下拉框中选择匹配的python语言版本“TF-1.8.0-python3.6”。 计算节点规格：模型训练的资源配置信息。

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如何导出ONNX模型 PyTorch转ONNX，操作指导请见此处。 PyTorch导出ONNX模型样例如下： import torch import torchvision model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) #

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参数：表名称和列名集合。 返回值类型：text ai_watchdog_detection_warnings() 描述：获取AI Watchdog的风险告警信息。 参数：无。 返回值类型：record ai_watchdog_monitor_status(int) 描述：获取AI Watchdog的监控信息。

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。 参数：数据库名。 返回值类型：int db4ai_predict_by_bool (text, VARIADIC "any") 描述：获取返回值为布尔型的模型进行模型推断任务。此函数为内部调用函数，建议直接使用语法PREDICT BY进行推断任务。 参数：模型名称和推断任务的输入列。

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