joinConfByRandomInfo Y JoinConfByRandomInfo random入会信息 onJoinConfByRandomResult Y (ret: SDKERR, reason: string) => void 通过会议random入会回调 表2 JoinConfByRandomInfo

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924330）和会议的Random码（即举例中的e11ddec62ee760734fcf2ba55b79937eac2aa68677caf659）。第三方App需要调用本接口加入会议。 如果预约会议时选择没有来宾密码，会议链接只有会议ID，没有Random码。 注意事项 在登录和未登录状态下都可以调用该接口。

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DBE_RANDOM 接口介绍 高级功能包DBE_RANDOM支持的所有接口请参见表 DBE_RANDOM接口参数说明。 表1 DBE_RANDOM接口参数说明 接口名称 描述 DBE_RANDOM.SET_SEED 设置一个随机数的种子。 DBE_RANDOM.GET_VALUE

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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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DBE_RANDOM 接口介绍 高级功能包DBE_RANDOM支持的所有接口请参见表 DBE_RANDOM接口参数说明。 表1 DBE_RANDOM接口参数说明 接口名称 描述 DBE_RANDOM.SET_SEED 设置一个随机数的种子。 DBE_RANDOM.GET_VALUE

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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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DBE_RANDOM 接口介绍 高级功能包DBE_RANDOM支持的所有接口请参见表 DBE_RANDOM接口参数说明。 表1 DBE_RANDOM接口参数说明 接口名称 描述 DBE_RANDOM.SET_SEED 设置一个随机数的种子。 DBE_RANDOM.GET_VALUE

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DBMS_RANDOM 接口介绍 高级功能包DBMS_RANDOM支持的所有接口请参见表1。 表1 DBMS_RANDOM接口参数说明 接口名称 描述 DBMS_RANDOM.SEED 设置一个随机数的种子。 DBMS_RANDOM.VALUE 生成一个大小介于指定的low及high之间的随机数。

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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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serverless带来的免VM运维。 镜像制作 tensorflow社区有tensoflow的基础镜像，已经装好了基础的tensorflow库，它分支持GPU和支持CPU两个版本，在镜像中心即可下载。 GPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu CPU版本地址为

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

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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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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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