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

查看更多 →

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“

查看更多 →

GaussDB (DWS) SSD云盘和SSD本地盘的区别？ SSD云盘支持后期进行扩容，推荐您使用SSD云盘。两者的区别如下： SSD云盘： 使用SSD类型的EVS作为数据存储介质，存储容量更加灵活，且可以随着数据的增长，进行磁盘扩容操作。 由于SSD云盘不和E CS 规格进行强绑定，因此可以根据实际需求进行规格调整。

查看更多 →

通用型SSD V2 通用型SSD V2是用于均衡各种事务型工作负载价格和性能的新一代通用SSD云硬盘 ，在保持存储容量大小不变的情况下，您可以结合实际业务的需求量，灵活配置云硬盘的IOPS、吞吐量，从而实现云盘容量与性能解耦。本文主要介绍云硬盘性能、配置操作、计费等信息。 云硬盘性能

查看更多 →

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

查看更多 →

如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法中，yolo3可以使用该方法降低目标框堆叠度，yolo5 算法中没有看到相关支持的信息，需要在自定义算法进行使用。 父主题： Standard数据管理

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

本地SSD盘规格降配选不到资源 场景描述 RDS for MySQL本地SSD盘实例当前规格为4 vCPUs | 16 GB，当前存储容量700GB，需要降配至4 vCPUs | 8 GB，界面上选不到4 vCPUs | 8 GB资源。 图1 规格变更 原因分析 本地SSD盘规格

查看更多 →

极速型SSD V2（公测） 极速型SSD V2具备超高IOPS、超高吞吐量和超低时延等多维度的超高性能，专用于对延迟敏感的业务关键型应用程序，具备持续 IOPS 性能。 极速型SSD V2在保持存储容量大小不变的情况下，您可以结合实际业务的需求量，灵活配置云硬盘的IOPS，从而实现云硬盘容量与性能解耦。

查看更多 →

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

查看更多 →

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：

查看更多 →

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

查看更多 →

通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelArts提供的GPU资源池，每个训练节点会挂载500GB的NVMe类型SSD提供给用户免费使用。此SSD挂载到“/cache”目录，“/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同，当训练作业运行结束以后“/cache

查看更多 →

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

查看更多 →

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“

查看更多 →

7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

查看更多 →

数据目录SSD和HDD的配置导致建表时偶现报错 现象描述 建表时偶现报错“Failed to find enough host with storage medium and tag”。 原因分析 Doris支持一个BE节点配置多个存储路径，并支持指定路径的存储介质属性，如SSD或H

查看更多 →

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

查看更多 →

signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

查看更多 →

华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

查看更多 →