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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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：

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

查看更多 →

如果运算符是Gt或Lt，则值数组必须具有单个元素，该元素将被解释为整数 表9 AppDef 参数 参数类型 描述 app_order_id String app应用的订单ID，技能来源是市场时，如果不填，则自动选择默认订单。 app_url String app应用的地址，可以是镜像地址或者OBS地址 channel_limit

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的

查看更多 →

在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

查看更多 →

开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

查看更多 →

fit(x_train, y_train, epochs=5) Step4 准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性 云服务器 E CS 或者应用本地已有的主机进行 自定义镜像 的制作。 购买ECS 服务器 的具体操作请

查看更多 →

调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。 调用创建Notebook实例接口创建一个Notebook实例。 调用查询Notebook实例详情接口根据Notebook实例的ID查询实例的创建详情。 调用Notebook时长续约接口重置Notebook实例的使用时长。 调用停止Notebook实例接口停止正在运行的实例。

查看更多 →