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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声音制作 真人声音录制 声音录制指导文档下载 创建声音制作任务（自研模型） 查看声音 购买声音套餐 文案样例（基础版） 文案样例（进阶版） 文案样例（高品质）

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查看声音 声音制作任务算法训练完成后，可以查看声音。 操作步骤 登录MetaStudio控制台。 在左侧导航栏中，单击“任务中心”。 选择“声音制作”，确认声音制作任务已训练完成。 在左侧导航栏中，单击“我的创作”。 选择“声音”，找到已生成的声音，单击声音卡片中的头像，即可试听声音效果。

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登录MetaStudio控制台。 单击“声音制作”下方的“开始创建”，进入声音制作页面。 图1 定制声音 在“华为模型”页签，配置声音制作参数。 界面操作详情，如表1所示。 表1 界面操作说明 区域 说明 声音制作方式 选择声音制作方式“基础版声音制作”，音频格式为WAV或MP3文件

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声音制作限制 声音制作限制说明，如表1所示。 表1 声音制作限制 限制项 说明 用户限制 MetaStudio不支持个人用户定制声音，仅支持企业用户。 定制声音时，从平台下载的授权书中有明确说明，定制音色需授权给公司使用。 父主题： 使用限制

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购买声音套餐 支持的语言类型 购买出门问问声音套餐 父主题： 声音制作

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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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在左侧导航树中选择“个性化 > 告警声音”。 在“告警声音”页面中设置不同级别对应的提示声音。 单击可试听当前选择声音文件。 单击，在弹出的“自定义告警声音”对话框中，可上传、查看和删除自定义声音文件。 单击，选择“按告警名称发声”的告警，最多支持选择20个告警。 设置不同级别需要发出提示音的“监控状态”。

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serverless带来的免VM运维。 镜像制作 tensorflow社区有tensoflow的基础镜像，已经装好了基础的tensorflow库，它分支持GPU和支持CPU两个版本，在镜像中心即可下载。 GPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu CPU版本地址为

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声音制作任务管理 查询用户配置的个性化音频时长 创建基础版语音训练任务 创建进阶版语音训练任务 创建高级版语音训练任务 查询语音训练任务列表 提交语音训练任务 查询语音训练任务详情 删除语音训练任务 查询任务操作日志 获取语音文件上传地址 获取语音训练任务审核结果 设置任务批次 确认在线录音结果

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高品质 制作声音模型 准备好音频文件后，就可以上传至MetaStudio控制台，进行声音训练。详细操作如下所示： 创建声音制作任务（自研模型） 查看声音 声音模型制作耗时，如下所示： 基础版：约1~3个工作日。 进阶版：约1~3个工作日。 高品质：约5个工作日。 自定义声音应用方式，如下所示：

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听别人声音小？ 先检查当前是扬声器还是听筒模式。 确认是否会议中所有人都听发言人声音比较小。 如果是，请发言人调大音量，如果还是不行，请反馈发言人日志。 如果不是，反馈本人日志。 可播放本地音频文件，测试本地扬声器设备是否正常。 父主题： 会议

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购买出门问问声音套餐 购买出门问问声音套餐， 详见购买出门问问 语音合成 套餐的操作流程。 购买出门问问语音合成套餐的操作流程 如需使用系统预置的第三方声音，需要购买出门问问语音合成套餐包，详细的操作流程如下所示。第三方声音支持的语言类型，如第三方声音支持的语言类型所示。 购买出门问

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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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通话中对方听不到声音？ 可能原因： 可能是对方的扬声器设置了静音或其音量值为0，或者扬声器设置了独占模式。 可能是本地设置了麦克风静音或其音量值为0，或者麦克风设置了独占模式。 解决方法：检查本地和对方的麦克风是否设置了静音或其音量值为0，或者麦克风设置了独占模式。 在音频设备上检查是否设置了麦克风静音或音量值为0。

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训练声音分类模型 完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运

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

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客户声音制作案例 单击声音样例.zip，下载如表1所示的音频文件。 mos分是从音色相似度、情感表达效果和声音音质方面，进行整体效果综合评分的结果。 表1 音频文件 版本 类别 原音文件 合成音文件 版本差异 适用场景 基础版声音制作 女声 基础版媒体1.wav 基础版媒体2.wav

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声音录制指导文档下载 如需查看真人声音录制的的PDF文件，请单击声音制作录制指导下载文件。 父主题： 声音制作

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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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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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