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

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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如果选择使用自己自定义模型，您需要在创建知识图谱之前，自定义用于信息抽取的模型，具体操作请见自定义信息抽取模型。 操作步骤 在图谱流水线配置页面，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。 图1 流水线配置页面 在“信息抽取”对话框中，“抽取方式”默认为“非结构化抽取”。

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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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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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推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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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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