maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) train_images = extract_images(local_file) local_file = maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir)

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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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tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model =

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应用实例 概述 WPS应用 可信环境应用 数据库下载应用 文档远程下载应用 无连接应用 父主题： 连接器管理员指南

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

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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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删除应用实例 功能介绍 删除指定实例。 URI DELETE /v3/{project_id}/ai-mgr/deployments/{deployment_id}/{pod_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 deployment_id 是 String 应用部署ID

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strides：1-D Tensor，数据类型：`int32` begin_mask：标量，数据类型：`int32` end_mask：标量，数据类型：`int32` ellipsis_mask：标量，数据类型：`int32` new_axis_mask：：标量，数据类型：`int32` shri

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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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管理L实例应用镜像 L实例提供严选的应用镜像，您可以登录应用镜像可视化管理界面，便捷部署L实例。 本文介绍应用镜像的注意事项、登录应用管理页面及获取应用镜像相关组件的登录凭证的操作。 注意事项 对于使用应用镜像创建的Flexus应用 服务器 L实例，请确保应用镜像启动完毕后再进行重置

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是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 应用部署ID pod_name 是 String 应用实例名称 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type

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表4 响应Body参数 参数 参数类型 说明 instances Array of 表5-5 objects 可以应用的实例列表。 表5 ApplicableInstancesInfo 参数 参数类型 说明 instance_id String 实例ID。 instance_name

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xus 云服务器 X实例具体操作详见购买Flexus L实例或X实例。 配置应用加速后，X实例将对该应用优化到最佳性能。性能收益见表1。 X实例根据您选择的应用加速类别，安装对应的默认Huawei Cloud EulerOS yum源应用版本。因此，如果创建X实例后再安装应用的自选版本，则无法获取最大性能收益。

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单击“确定”，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。

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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购买Astro大屏应用实例 在使用AstroCanvas前，您需要购买一个AstroCanvas实例。AstroCanvas实例是一个独立的资源空间，所有的操作都是在实例内进行，不同实例间的资源相互隔离。 AstroCanvas提供了“Astro大屏应用基础版”、“Astro大屏应用专业版”

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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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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Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch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。

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String 应用实例故障详情 created_at String 应用实例创建时间 state String 应用实例状态： RUNNING：实例运行中 PENDING：实例等待创建 SUCCEEDED：实例执行成功 FAILED：实例运行失败 CREATE_FAIL：实例创建失败 TERMINATING：实例终止中

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描述 PODNAME 是 不涉及 PODNAME可以为容器应用的名称，即IEF前台创建应用时填入的名称。 --detail 否 -x 是否打印内部日志输出。 注意事项 PODNAME可以为容器应用的名称，即IEF前台创建应用时填入的名称。 该命令会以前缀匹配的方式找到所有满足用户输

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