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

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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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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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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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华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 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

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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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框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在

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0-ofed-cuda11.2。 1 docker build . -t tensorflow:2.10.0-ofed-cuda11.2 构建过程结束时出现如下构建日志说明镜像构建成功。 Successfully tagged tensorflow:2.10.0-ofed-cuda11.2 Step6

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通过中心网络构建跨区域VPC互通组网步骤 创建云服务资源 在企业路由器中配置VPC连接 在中心网络内为跨区域连接配置带宽 验证跨区域网络的通信情况 父主题： 通过企业路由器和云连接中心网络实现跨区域VPC互通

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通过VPN和云连接构建跨境网络连接 方案概述 资源和成本规划 实施步骤（手动） 修订记录 父主题： 站点入云VPN经典版

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查看构建任务构建信息 功能介绍 查看构建任务构建信息 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/job/{job_id}/info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 job_id 是 String 构建的任务ID； 编辑构建任务时，浏览器URL末尾的32位数字、字母组合的字符串。

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中。 3 在中心网络内为跨区域网络链路配置带宽 为中心网络内的跨区域连接配置带宽，根据业务的实际需要配置，确保带宽满足业务需求。 4 验证跨区域网络的通信情况 分别登录不同区域的E CS ，执行ping命令，验证网络互通情况。 父主题： 通过企业路由器和云连接中心网络实现跨区域VPC互通

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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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Permission 选择 Internal。 图3 其他设置 Publishing Settings： Custom Main Manifest 勾选。 Custom Main Gradle Template 勾选。 Custom Base Gradle Template 勾选。 Custom

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，然后单击“下一步”，进入“构建步骤”的“图形化”页签，该页面的“构建环境配置”和“代码下线配置”无需配置，保持默认配置即可。 配置构建步骤“Maven构建”。 返回“构建步骤”页签，单击“点击添加构建步骤”，在右侧“添加步骤”页面搜索“Maven构建”，鼠标移至插件卡片并单击“添加”。

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构建看板 如果需要查看创建的活动通知事件有多少人反馈，可以创建一个看板进行查看。 预期效果 展示所有活动通知和反馈信息。 图1 预期效果 构建看板 在轻应用构建平台的“模板列表”内，选择“看板”页签，单击“新建看板”。 填写模板信息，单击“下一步”。看板名称为“活动反馈”。 设计

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Android构建 使用Android构建时，项目配置的Jcenter()不稳定 执行Android构建时，lint检查出错终止任务执行 执行Android构建时，无法下载com.android.tools.build:gradle:3.0.1依赖 执行Android构建时，报错提示Javadoc

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Npm构建 执行Npm构建时，报错提示JavaScript heap out of memory 执行Npm构建时，报错提示Unexpected end of JSON ... 执行Npm构建时，报错提示enoent ENOENT: no such file or directory

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构建函数 创建程序包 使用空白模板创建函数 使用示例模板创建函数 使用容器镜像部署函数 使用Terraform部署函数

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