division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程；

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INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2

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使用可视化分析运行日志 可视化提供对已完成结构化配置后的日志字段进行SQL查询与分析的功能。对原始日志结构化后，等待1~2分钟左右即可对结构化后的日志进行SQL查询与分析。 前提条件 日志流已完成结构化配置。 组件已关联LTS日志组，请参考关联LTS日志组。 使用可视化分析运行日志

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使用可视化工具连接 GaussDB (DWS)集群 使用SQL编辑器连接GaussDB(DWS)集群 使用Data Studio连接GaussDB(DWS)集群 父主题： 连接GaussDB(DWS)集群

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在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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网络结构及模型参数配置 图14 网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型

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install tensorflow”为例，tensorflow的simple页面为https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/tensorflow/。 在页面中可以查看到组件“tensorflow-2.0.0rc

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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2

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通过控制台可视化生成API参数 在使用API创建集群或节点时，如果请求中的API参数组合不正确，将会导致接口调用失败。您可以通过控制台可视化生成API参数，根据选项配置自动生成正确的参数组合。 生成创建集群的API参数 登录CCE控制台。 在“集群管理”页面右上角单击“购买集群”。

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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通过控制台可视化生成API参数 在使用API创建集群或节点时，如果请求中的API参数组合不正确，将会导致接口调用失败。您可以通过控制台可视化生成API参数，根据选项配置自动生成正确的参数组合。 生成创建集群的API参数 登录CCE控制台。 在“集群管理”页面右上角单击“购买集群”。

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely

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训练看板是MindInsight的可视化组件的重要组成部分，而训练看板的标签包含：标量可视化、参数分布图可视化、计算图可视化、数据图可视化、图像可视化和张量可视化等。 更多功能介绍请参见MindSpore官网资料：查看训练看板中可视的数据。 关闭MindInsight 关闭MindInsight方式如

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com/dli-public/spark_notebook-aarch64:3.3.1-2.3.7.1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义

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集群视角的成本可视化最佳实践 应用现状 当前使用CCE时，默认是以CCE整个云服务的粒度体现计费信息，没有划分不同集群使用的成本。 解决方案 通过给集群使用的资源打上CCE-Cluster-ID标签，在成本中心通过标签过滤汇聚整个集群所使用资源的成本，以集群为单位进行成本分析，降本增效。

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可视化会议数据（仪表盘） 管理员可使用仪表盘功能，通过图表的形式更直观地展示企业的数据情况。 选择左侧菜单栏中“管理员 > 仪表盘”，跳转到华为云会议仪表盘页面。

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AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行

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