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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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

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

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统自动卷积状态为“完成”。 父项所有子工作项满足规则条件中的配置，且父项的目标状态是状态与流转中支持流转的状态时，规则执行成功。 父项有其他子工作项不满足规则条件中的配置时，规则被触发，生成一条未执行操作的记录，父项状态不流转。 无父工作项时，规则被触发，生成一条未执行操作的记录，父项状态不流转。

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统自动卷积状态为“完成”。 父项所有子工作项满足规则条件中的配置，且父项的目标状态是状态与流转中支持流转的状态时，规则执行成功。 父项有其他子工作项不满足规则条件中的配置时，规则被触发，生成一条未执行操作的记录，父项状态不流转。 无父工作项时，规则被触发，生成一条未执行操作的记录，父项状态不流转。

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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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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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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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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：

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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

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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

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屏蔽INFO级别的日志信息。具体操作如下： import os os.environ['TF_CPP_MIN_ LOG _LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import moxing.tensorflow as mox “TF_CPP_M

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作项详情页的操作历史页面会新增一条自动化规则操作历史。 执行3，单击“Story完成后关闭父项”右侧的（是否启用），停用已配置的规则。 执行7，重新进入工作项列表。 该Feature类型的工作项状态不会自动更新。 该工作项详情页的操作历史页面不会新增自动规则相关的操作历史。 父主题：

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操作 支持对项目的操作有： 编辑项目，可以编辑项目的基本信息； 项目报告，可以查看报告详情页面，并且支持一键生成验收文档 归档发布资产，支持将项目中的信息架构发布到解决方案加速场。发布成功后可以在加速场架构模板的信息架构里查看。 图1 项目管理 编辑项目 项目报告 归档发布资产 父主题：

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使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda env。 在No

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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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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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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

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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

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