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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在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程

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可视化 可视化作品提供丰富的可视化图表和全面的运营数据，实现实时数据可视化视屏墙，帮助提升运营操作的敏捷性，提升业务运营的效率。 大屏所展示的内容与数据会按照细粒度授权的不同用户有所区分。 运营大屏 大屏管理

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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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可视化（看板） 监控看板（旧版） 监控看板（新版） 监控大盘

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日志可视化 日志可视化概述 使用统计图表将日志可视化 使用仪表盘将日志可视化

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可视化看板 企业看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-企业生产看板。 图1 企业看板 车间看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-车间生产看板。 图2 车间看板 产线看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-产线看板。 图3 产线看板 父主题： 实施步骤

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业务可视化 业务可视化支持哪些浏览器？ 什么是卡片？ 如何快速构建卡片？ 如何快速找到自己想要的卡片模板？ 构建好的卡片被误删了怎么办？

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可视化作业 创建可视化作业 查询可视化作业列表 查询可视化作业详情 更新可视化作业描述 删除可视化作业 停止可视化作业 重启可视化作业 父主题： 训练管理（旧版）

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业务可视化 业务可视化概述 业务可视化使用流程 我的屏幕 我的屏幕轮播 我的卡片 公共屏幕模板 公共卡片模板 配置管理 回收站

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创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensor

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

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删除可视化作业 功能介绍 删除可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选

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可视化查询图 在图引擎编辑器中，您可以使用拖拽的方式创建图查询语句，并且可以直接预览查询结果，无需手动编写任何代码。 操作步骤 在图引擎编辑器左侧的区域内选择“可视化查询”模块。 图1 可视化查询 在画布中添加点： 在“添加点模式”页签下会展示全图数据中所有的点边label，每个

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查看PMI：查看产品制造信息。 在线可视化区 位于模型文件可视化页面中央，是模型文件在线可视化的核心模块。支持用户的交互操作，例如放大、缩小、旋转等。 坐标参考 通过选中坐标参考具体位置，调整模型展示的位置和旋转角度。 模型文件可视化页面常用操作入门 在进行在线可视化模型文件之前，建议您先对在线可视化页面的常用操作进行简单的了解。

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日志可视化概述 云日志服务支持用户使用SQL查询语法对结构化日志进行统计分析，同时将分析结果以图表方式可视化展示，提供多种图表类型，满足不同场景的可视化呈现需求，用于运维和运营分析。 LTS提供40多种开箱即用仪表盘模板、预置样例数据，配置丰富，简单易用，降低使用门槛，减少用户重

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数据可视化 数据可视化分为可视化图表和可视化看板两部分。 图表 可视化图表列表中展示所有的图表信息，可根据不同的搜索条件去查找图表。 图1 图表 图2 编辑图表 图3 编辑图表属性 图4 批量删除图表 图5 新建图表 通过选择数据集，并对图表类型、时间范围、查询指标、过滤条件等项

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创建可视化作业 功能介绍 创建可视化作业。 该接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明

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重启可视化作业 功能介绍 重启可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/restart 参数说明如表1所示。 表1 参数说明

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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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