基于Slurm构建泛HPC场景云上云下资源协同解决方案

集群 集群概述 购买集群 连接集群 管理集群 升级集群 集群管理最佳实践

查看更多 →

集群 CCE集群选型建议 通过CCE搭建IPv4/IPv6双栈集群 制作CCE节点 自定义镜像 创建节点时执行安装前/后脚本 创建节点时使用OBS桶实现自定义脚本注入 通过kubectl对接多个集群 选择合适的节点数据盘大小 集群视角的成本可视化最佳实践 使用共享VPC创建 CCE Turbo 集群

查看更多 →

集群 DDS集群由dds mongos、config、shard组成，节点架构示意图如下： 图1 分片集群示意图 dds mongos dds mongos负责查询与数据写入的路由，是实例访问的统一入口。 每个实例有2～32个dds mongos，数量由用户自定义。 用户可直接连接dds

查看更多 →

集群 基础配置 网络 认证 访问配置 权限管控 容器驱逐配置 端口范围配置 特性开关 调度器性能配置 集群调度器配置 调度算法 部署策略 控制器性能配置 集群控制器并发配置 节点生命周期控制器（node-lifecycle-controller）配置 负载弹性伸缩控制器（hori

查看更多 →

集群 Kubernetes版本发布记录 Autopilot集群版本发布说明 购买Autopilot集群 连接集群 管理集群 升级集群

查看更多 →

集群 集群创建 集群运行 集群删除 集群升级

查看更多 →

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，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2

查看更多 →

division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

查看更多 →

开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

查看更多 →

集群 业务模型编号对应的业务模型，请参见业务模型。 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和shard节点规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS

查看更多 →

CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

查看更多 →

keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(args.data_url) x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

查看更多 →

并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，请选择符合要求的模型。 父主题： 技能开发

查看更多 →

myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 PyTorch AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI

查看更多 →

创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

查看更多 →

支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

查看更多 →

INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

查看更多 →

在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

查看更多 →

TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

查看更多 →

TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing

查看更多 →

install tensorflow”为例，tensorflow的simple页面为https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/tensorflow/。 在页面中可以查看到组件“tensorflow-2.0.0rc

查看更多 →