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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model_path) 初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path) 初始化方法，适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径（self.model_path

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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加载评论 功能介绍 根据数据集ID查询匹配的数据集评论。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasets/comment 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https://ipaddr:port/dataset/softcomai/datalake/v1

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数据加载 什么是数据加载？ 数据加载与之前数据安全平台中的数据迁移是什么关系？ 数据加载支持哪些数据源？ 父主题： 常见问题

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数据加载 创建加载任务 启动加载任务 父主题： 管理基础工具

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加载评论 功能介绍 根据数据集ID查询匹配的数据集评论。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasets/comment 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https://ipaddr:port/dataset/softcomai/datalake/v1

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加载驱动 在创建数据库连接之前，需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法： 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载：Class.forName("com.huawei.gaussdb.jdbc.Driver") 在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=com

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信息、页面加载时间分解图、资源加载分析图。 页面数值信息 页面加载时间分解图，展示从页面加载到页面加载完成的各部分耗时，瀑布图参数说明见表3。 资源加载分析图，展示视图加载事件和周围上下文。不同资源类型有不同的颜色，柱子长度代表加载资源的耗时。悬浮到柱子上方可看到此加载时间的具体

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加载驱动 在创建数据库连接之前，需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法： 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载：Class.forName("org.postgresql.Driver"); 在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql

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加载驱动 在创建数据库连接之前，需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法： 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载：Class.forName("org.postgresql.Driver"); 在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql

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加载驱动 在创建数据库连接之前，需要先加载数据库驱动程序。 加载驱动有两种方法： 在代码中创建连接之前任意位置隐含装载：Class.forName("org.postgresql.Driver"); 在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql

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如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数？ 在训练作业时，需要从预训练的模型中加载部分参数，初始化当前模型。请您通过如下方式加载： 通过如下代码，您可以查看所有的参数。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import

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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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Model(model_config_path) # 创建模型时传入模型配置文件的路径 模型后处理 如果原始模型是TensorFlow，由于C7X新版本模型转换工具将TensorFlow和Caffe的模型输出统一成NHWC格式，而C3X模型转换工具将TensorFlow模型转换成“om”时，输出的是NCHW格式，因此需要对HiLens

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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CPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.13.0 本文采用tensorflow官网中一个已经训练好的模型，对图片进行分类，模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型，它将一个非常大的图片集进

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开发模型 前提条件 目前，HiLens Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把

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om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“.om”模型。“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 “.om”模型当前暂不能完全兼容TensorFlow内置的Keras API。 “.om”模型当前不支持Caffe2。

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页面加载失败 问题现象 CodeArts IDE Online页面加载失败。 原因分析 页面加载失败通常是由于网络连接不稳定或被拦截导致。 处理方法 检查浏览器网络连接是否正常。若无网络连接，请修复网络连接。刷新页面重试，若仍加载失败，请参照2继续排查处理。 如果电脑使用的是无线网络环境，请确保连接的稳定。

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重新加载项目 如果您修改了项目的构建脚本（Gradle的build.gradle或Maven的pom.xml），例如添加了一个依赖项，您需要重新加载项目以使CodeArts IDE解析项目的结构。要执行此操作，请在资源管理器工具栏上单击Reload Project按钮()。 父主题：

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