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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信息抽取函数 结构化抽取适用于xlsx、csv、json格式的基础数据，选择结构化抽取方式信息抽取时，可分为交互界面配置和代码编辑。 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用代码编辑进行信息抽取时，需要配置引用字段的抽取函数。 KG服务支持的信息抽取函数如表1所示

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配置信息抽取 配置信息抽取简介 结构化抽取 非结构化抽取

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创建信息抽取模型 如果您在创建 知识图谱 时，选择使用自定义模型进行信息抽取，您需要在创建知识图谱之前，创建信息抽取模型。 本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据构建信息抽取模型流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程，通过在控制台进行数据标注、模型训练，构建一个

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信息抽取模型简介 KG服务提供自定义信息抽取模型功能，如果您希望在信息抽取时使用自定义的信息抽取模型，您可以在KG模型管理页面创建抽取模型、创建并发布模型版本，用于创建知识图谱过程中的信息抽取。 在KG服务管理控制台上自定义信息抽取模型是一种基于schema约束的中文信息抽取模型

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交互界面配置：通过输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，完成信息抽取配置。 所支持的信息抽取函数请见信息抽取函数。 交互界面配置 代码编辑：将交互界面中的配置转换为json格式配置，通过编辑json配置信息，完成信息抽取配置。 所支持的信息抽取函数请见信息抽取函数。 代码编辑 非结构化抽取 基础数据格式为txt文本的自然语言短句

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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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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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通过选择合适的算法，完成信息抽取配置。 可选择已有的预置模型模板，也可选择您自定义的模型。 非结构化抽取 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，交互界面配置与代码编辑配置可以相互切换。 信息抽取配置完成后，鼠标悬浮在信息抽取方框区域，显示清空图标，单击后可一键清空信息抽取配置。 父主题： 配置信息抽取

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自定义信息抽取模型 信息抽取模型简介 准备训练数据 创建模型 管理版本

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

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为何知识图谱无法运行，提示“错误的信息抽取函数” 问题描述 知识图谱无法运行，提示“错误的信息抽取函数”。 可能原因 流水线信息抽取配置有误。 解决方案 检查信息抽取函数和配置信息抽取时所填的参数。 知识图谱服务 支持的信息抽取函数具体请参见信息抽取函数。配置信息抽取操作请参见配置信息抽取。 以创建一个

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熟悉KG服务支持的信息抽取函数。 操作步骤 在普通配置构建图谱页面，单击“信息抽取”，页面下方弹出“信息抽取”对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 在“信息抽取”对话框中，“抽取方式”选择“结构化抽取”，“编辑方式”选择“交互界面”。 在“交互界面”页签填写信息抽取前后的相关字段时

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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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已完成数据源配置，详情请参见配置数据源。 熟悉KG服务支持的信息抽取函数。 操作步骤 在普通配置构建图谱页面，单击“信息抽取”，页面下方弹出“信息抽取”对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 在“信息抽取”对话框中，“抽取方式”选择“结构化抽取”，“编辑方式”选择“代码编辑”。 图1 信息抽取 选择“默认抽取”开关。

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本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据自定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建知识图谱的流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程和使用非结构化数据创建图谱的过程。步骤如下： 创建信息抽取模型：以在ModelArts控制台上标注数据为例，介绍信息抽取模型的构建流程。 使用自定义抽

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在创建图谱过程中，在依次完成数据源配置、本体选择操作后，配置信息抽取时配置实体唯一标识字段。 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面，单击，进入“新建图谱”页面。 在“新建图谱”页面，单击“信息抽取”，页面下方弹出“信息抽取”对话框。 单击“增加”，在“数据类别”中填写新的数据

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如何创建知识图谱 什么是信息抽取 什么是字段抽取函数 什么是知识映射 什么是知识融合 怎样配置实体唯一标识字段 配置知识融合时，如何选择融合标识符和配置属性 属性融合依据的是哪一步的数据来配置的 配置信息抽取后，为什么查询不到实体数据 为何知识图谱无法运行，提示“错误的信息抽取函数” 配置完

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什么是字段抽取函数 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在通过普通抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用格式化编辑进行信息抽取时，需要配置字段抽取函数。配置

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进入图谱详情页面。 单击右上角的“增量更新”。 进入“增量更新”页面，通过配置数据源、配置信息抽取、配置知识映射、配置知识融合、配置图谱质检等流水线步骤，构建增量图谱。 在“增量更新”页面，依次完成数据源配置、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检的配置，详细的操作指引请见表1。 “增量更新”

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