com/exdb/mnist/' TRAIN_IMAGES = 'train-images-idx3-ubyte.gz' TRAIN_LABELS = 'train-labels-idx1-ubyte.gz' TEST_IMAGES = 't10k-images-idx3-ubyte

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Tensorflow ModelArts训练服务支持了多种AI框架，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。本文介绍了Tensorflow框架启动原理、控制台上创建训练任务时后台对应的启动命令。 Tensorflow框架启动原理

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INFO|2023-09-02T12:04:25|/opt/launcher.py|27| Running warm up INFO|2023-09-02T12:08:55|/opt/launcher.py|27| Done warm up INFO|2023-09-02T12:08:55|/opt/launcher

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格式：yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss''Z''。 例如 2020-09-01T01:37:01Z。 last_online_time String 参数说明：最后在线时间。 格式：yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss''Z''。 例如 2020-09-01T01:37:01Z。

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参数说明：最后修改时间。格式：yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z' 例如 2020-09-01T01:37:01Z last_online_time String 参数说明：最后的在线时间。格式：yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z' 例如 2020-09-01T01:37:01Z 请求示例

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tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model =

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32 10/4 50 4 4 1 × T4 1 × 16 KVM pi2.4xlarge.4 16 64 15/8 100 8 8 2 × T4 2 × 16 KVM pi2.8xlarge.4 32 128 25/15 200 16 8 4 × T4 4 × 16 KVM

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格式：yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss''Z''。 例如 2020-09-01T01:37:01Z。 last_online_time String 参数说明：最后在线时间。 格式：yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss''Z''。 例如 2020-09-01T01:37:01Z。

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本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型，如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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files = [ 'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'train-images-idx3-ubyte.gz', 't10k-labels-idx1-ubyte.gz', 't10k-images-idx3-ubyte.gz'

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32 10/4 50 4 4 1 × T4 1 × 16 KVM pi2.4xlarge.4 16 64 15/8 100 8 8 2 × T4 2 × 16 KVM pi2.8xlarge.4 32 128 25/15 200 16 8 4 × T4 4 × 16 KVM

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32 10/4 50 4 4 1 × T4 1 × 16 KVM pi2.4xlarge.4 16 64 15/8 100 8 8 2 × T4 2 × 16 KVM pi2.8xlarge.4 32 128 25/15 200 16 8 4 × T4 4 × 16 KVM 父主题：

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Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种，tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2

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训练基础镜像详情（TensorFlow） 介绍预置的TensorFlow镜像详情。 引擎版本：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/ten

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其中ADD将gpu-demo工程拷贝到镜像的/home/project目录下，可以根据自己需要修改。 执行docker build -t tensorflow/tensorflow:v1 . 命令制作镜像（.表示当前目录，即Dockerfile文件所在目录）。 镜像制作好后需要上传到 容器镜像服务 ，具体步骤请参见https://support

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axis：整数，沿axis维度堆叠，默认是第一维，必须设置 name：名称（可选） 【约束】 无限制 【输出】 堆叠后的tensor，类型同values 属性T、N和axis必须存在 【量化工具支持】 否 42 tf.unstack Unpack 【参数】 value：输入tensor，秩>0，类型：float32、int32

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单样本t检验 单样本t检验目前仅支持在ML Studio镜像内运行，不支持发布到dli。 概述 t检验也称为Student t检验，它是一种使用假设检验来评估一个或两个总体均值的工具。单样本t检验可用于检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。 输入 参数 子参数 参数说明

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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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