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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layout object 参数解释： 是一个对象，其中包含ObjectDetailLayout对象和ObjectRecordsLayout对象。创建自定义对象后，系统会自动创建对象的Detail和Records标准页面，ObjectDetailLayout对象和ObjectRecor

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作业对象自定义命名 路径：公共平台->业务配置->全局配置 配置简介 用于整体控制ISDP后台中“作业对象”的自定义名称配置 图2.1-1作业对象自定义名称 作业对象”名称仅允许输入汉字、大小写字母、下划线 父主题： 作业对象配置

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

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自定义对象的操作 创建自定义对象 查询所有自定义对象 按照object_id查询自定义对象 根据object_id添加字段 根据object_id新增trigger 根据object_id新增校验validator 根据object_id新增layout 根据field_id查询Field

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查询所有自定义对象 功能介绍 查询所有自定义对象。 URI GET AstroZero 域名 /u-route/baas/metadata/v1.0/Object 请求参数 无 响应参数 表1 响应参数 参数 参数类型 描述 resCode String 参数解释： 返回码。 取值范围：

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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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如何为对象自定义API 使用说明 当系统提供的基本操作无法满足需求时，可通过自定义API来实现 如果您的业务设置为聚合关系，则只能在主要方自定义API。 图1 查看操作类型 添加自定义API 在业务设计页面，选中某个业务对象。 单击BO属性操作中的“自定义API”，进入编辑自定义API页面。

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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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来源于关联对象。当本对象的记录被删除时，被引用记录不受影响。例如，学生对象到班级对象的关联关系。 主从关系类型：目标对象为当前对象的子表，通过关联当前字段与另一对象的ID字段，创建本对象与另一对象的主从关系。定义了主从关系后，本字段的取值只能来源于关联主对象。当本对象的记录被删除

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创建AstroZero自定义对象 操作场景 低代码平台支持开发者根据自身的业务需求，创建自定义对象（Custom Object）。自定义对象创建完成后，系统默认预置了一些标准字段，为了满足业务需求，往往还需修改标准字段或新建自定义字段，字段就是对象的属性描述。 在AstroZer

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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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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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"my-py3-tensorflow-env" Installed kernelspec my-py3-tensorflow-env in /home/ma-user/.local/share/jupyter/kernels/my-py3-tensorflow-env 自定义虚拟环境Kernel的环境变量。

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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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平台约束）。具体案例参考： 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 模型要求 导入的模型可为“

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模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str

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202404250955 -f Dockerfile . 给自定义镜像打标签。 docker tag 6中的[自定义组织名称]/[自定义镜像名称]:[自定义镜像版本] [镜像仓库地址]/[组织名称]/[自定义镜像名称:自定义版本名称] 示例： docker tag mydli/spark:2

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对象 什么是对象 创建和使用对象模型 如何创建视图对象 如何创建聚合对象 创建学生成绩管理对象模型 使用SQL查询数据 如何导入导出数据 父主题： 经典版开发指导

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