工程应用 工程应用主要分为新建工程、打开工程、保存工程、清理工程、关闭工程。 在实景三维操作台左上角单击导航栏中的“工程”，弹出列表框，工程应用具体使用场景请参见表1。 表1 工程菜单页面说明 参数名称 说明 新建工程 建立新工程（Ctrl+N） 打开工程 打开已有工程（Ctrl+O）

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maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) train_images = extract_images(local_file) local_file = maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir)

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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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创建应用工程 使用VS Code连接到云上开发环境后，用户就可以开发AI应用了。云上AI应用开发环境中预置了丰富的开发工具，用户可以通过左侧导航栏的ModelArts图标使用相关功能。本章节通过创建并运行两个不同类型的AI应用工程，帮助开发者快速了解应用工程的组成及运行方法。 创建应用工程

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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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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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应用工程构建规范 工程命名和目录结构 工程配置 工程服务 父主题： 开发规范

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技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、自然语言处理工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师等岗位所必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 人工智能概览 介绍人工智能技术的概念、发展史、应用方向与场景，人工智能的发展战略、现有的问题及未来 华为EI

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

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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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获取MRS应用开发样例工程 MRS样例工程构建流程 MRS服务样例工程构建流程包括三个主要步骤： 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，请参见样例工程获取地址。 配置华为云镜像站中SDK的Maven镜像仓库，请参见配置华为开源镜像仓。 根据用户自身需求，构建完整的Maven工程并进行编译开发。

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获取MRS应用开发样例工程 MRS样例工程构建流程 MRS样例工程构建流程包括三个主要步骤： 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，请参见样例工程获取地址。 配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库，请参见配置华为开源镜像仓。 根据用户自身需求，构建完整的Maven工程并进行编译开发。

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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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下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装

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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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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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长度必须等于4 blockShape元素的大小必须要大于等于1，crops元素值的大小必须大于等于0，crops数组的大小必须满足crop_start[i] + crop_end[i] < block_shape[i] * input_shape[i+1] 【输出】 1个Tensor，与images具有相同的类型

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