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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简单查询 简单查询是指从一个或多个表或视图中检索一个或多个列数据的操作。 以下示例作为一个典型的简单查询，展示在指定的表中查询部分信息和全部信息的操作。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY

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简单查询 简单查询是指从一个或多个表或视图中检索一个或多个列数据的操作。 以下示例作为一个典型的简单查询，展示在指定的表中查询部分信息和全部信息的操作。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY

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开发一个简单脚本实例 使用说明 以创建一个全新的脚本为例，向您介绍如何在低代码平台中新建一个脚本。本脚本实例不涉及对象，及调用接口等内容，脚本只实现请求“http://www.example.com”，返回网站请求的消息头功能。 创建空白脚本 参考登录经典应用设计器中操作，登录经典版应用设计器。

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简单CASE函数 功能描述 依据input_expression与when_expression的匹配结果跳转到相应的result_expression。 语法格式 1 CASE input_expression WHEN when_expression THEN result_expression

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创建简单对话 创建技能 配置意图 父主题： 技能管理

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简单项目 公网发现与采集 内网发现与采集 导入阿里云资源清单 导入RVTools资源 父主题： 资源采集

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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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简单任务管理 场景描述 适用于零散的任务管理，围绕创建人、责任人、参与人等任务角色，提供分解分配、进展动态、任务交流、任务关闭等功能。 PC端 点击或，设置任务相关信息，点击“创建”。 在任务详情页面，设置“责任人”可分配任务责任人。 “责任人”可在任务详情页面右下角反馈任务进展。

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实例中创建GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势 使用容器化的方式做此类人工智能训练与推理有如下优势： 容器化消除环境差异，不需要自己安装各种软件和配套版本，如python，tensorflow，cuda

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简单任务管理 场景描述 适用于零散的任务管理，围绕创建人、责任人、参与人等任务角色，提供分解分配、进展动态、任务交流、任务关闭等功能。 移动端 进入任务协同，点击下方的“任务”页签，单击，输入任务名称后单击“完成”。 单击任务，进入任务详情页面，设置“责任人”可分配任务责任人。

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简单任务管理 创建任务 进入任务协同，单击下方的“任务”页签，单击。 设置任务相关信息后单击“完成”。 分解子任务 单击已创建的任务，进入任务详情页面。单击，设置子任务相关信息。 父主题： 移动端操作指南

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简单任务管理 创建任务 点击“我的任务”右侧的。 设置任务相关信息，点击“创建”。 分解子任务 点击已创建的任务，进入任务详情页面。 点击，设置子任务相关信息。 父主题： PC端操作指南

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

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进入ModelArts，创建Notebook实例 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“开发空间>Notebook”，进入“Notebook”管理页面。 单击“创建”进入“创建Notebook”页面，参考创建Notebook实例填写信息并完成Notebook实例创建。 当Notebook实例创建完成

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简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式的操作符和运算规则，请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用的比较操作符，请参见比较操作符。 除比较操作符外，还可以使用以下句式结构： BETWEEN操作符 a BETWEEN x AND y等效于a >= x AND a <= y a NOT BETWEEN

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Studio工作空间的企业项目与该云服务实例的企业项目相同。 一个企业项目下只能购买一个 DataArts Studio 实例。 需要与其他云服务互通时，需要确保与其他云服务的企业项目一致。 说明： 未开通企业项目时，则每个IAM项目只允许创建1个DataArts Studio实例。 作业日志OBS路径

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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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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distinct from A和B的数据类型、值不完全相同时为true。 A和B的数据类型、值完全相同时为false。 将空值视为相同。 is not distinct from A和B的数据类型、值不完全相同时为false。 A和B的数据类型、值完全相同时为true。 将空值视为相同。

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