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。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY, class INT, name VARCHAR(50)

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简单查询 简单查询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。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY, class INT, name VARCHAR(50)

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

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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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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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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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选择为“1”，选择Pod规格为“GPU加速型”，显卡的驱动版本选择“418.126”，如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像，这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。 在容器设置下面的高

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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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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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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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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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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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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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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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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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