17 RANK 支持 - 18 REGR_ (Linear Regression) 支持 - 19 STDDEV 支持 - 20 STDDEV_POP 支持 - 21 STDDEV_SAMP 支持 - 22 SUM 支持 - 23 VAR_POP 支持 - 24 VAR_SAMP

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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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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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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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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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SELECT STDDEV_POP(a) FROM stddev_pop_t1; stddev_pop -------------------- 7.4833147735478828 (1 row) gaussdb=# DROP TABLE stddev_pop_t1;

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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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avg_distinct：去重后求均值 min：最小值 max：最大值 count：计数 count_distinct：去重后计数 stddev_pop：标准差 stddev_samp：样本标准差 var_pop：方差 var_samp：样本方差 covar_pop：协方差 covar_samp：样本协方差

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参数。 聚合函数sum、max、min、avg、list_agg、corr、covar_pop、covar_samp、stddev、stddev_pop、stddev_samp、var_pop、var_samp、variance、bit_and、bit_or、bool_and、bo

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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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expression) DOUBLE 返回所有输入值的最小值 STDDEV_POP([ ALL | DISTINCT ] expression) DOUBLE 返回所有输入值之间的数字字段的总体标准偏差 STDDEV_SAMP([ ALL | DISTINCT ] expression)

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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MAX(NAME) MIN 获取最小值。 MIN(NAME) SUM 数字求合。 SUM(X) STDDEV_POP 标准差。 STDDEV_POP( X ) STDDEV_SAMP 样板标准差。 STDDEV_SAMP( X ) NTH_VALUE 分组后的第几个值。 NTH_VALUE( name

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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

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度越高，默认值为10000。当列中非重复值的数量小于B时，返回精确的百分数。 stddev_pop stddev_pop(col) DOUBLE 返回指定列的偏差。 stddev_samp stddev_samp(col) DOUBLE 返回指定列的样本偏差。 sum sum(col)

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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100 60 95 86 STDDEV_POP(value) 测试语句： SELECT STDDEV_POP(score) FROM T1; 测试数据和结果 表8 T1 测试数据（score） 测试结果 81 13.0 100 60 95 86 STDDEV_SAMP(value)

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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count covar_pop covar_samp max min percentile percentile_approx stddev_pop stddev_samp sum variance/var_pop var_samp 父主题： 内置函数

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