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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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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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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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创建简单模式工作空间 购买 DataArts Studio 实例的用户，系统将默认为其创建一个默认的工作空间“default”，并赋予该用户为管理员角色。您可以使用默认的工作空间，也可以参考本章节的内容创建一个新的工作空间。 DataArts Studio实例内的工作空间作为成员管理

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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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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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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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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 操作符BETWEEN...AND会选取介于两个值之间的数据范围。这些值可以是数值、文本或日期。

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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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通过API方式上传简单文件 功能介绍 通过“文件管理”接口“upload_uploadFile”可以将本地的文件上传至工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）中。完成文件上传后，可在调用 数据实例 的创建/更新接口时，将文件

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简单消息头鉴权 使用说明 简单消息头鉴权模式，适用于在调用第三方接口时，携带固定的鉴权信息。例如，Basic Auth对用户名和密码进行Base64编码后的鉴权信息。 操作步骤 参考登录经典应用设计器中操作，登录经典版应用设计器。 在左侧列表中，单击，选择“HTTP > Rest服务”。

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通过该模板创建AI应用时，您需要选择到model这一目录。具体使用方式请参见从模板中选择元模型。 支持的模板 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板

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TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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