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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Time Model Time Model名称及描述如下表所示。 表1 Time Model报表主要内容 名称 描述 DB_TIME 所有线程端到端的墙上时间（WALL TIME）消耗总和（单位：微秒）。 EXECUTION_TIME 消耗在执行器上的时间总和（单位：微秒)。 PL_EXECUTION_TIME

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Time Model Time Model名称及描述如表1所示。 表1 Time Model报表主要内容 名称 描述 DB_TIME 所有线程端到端的墙上时间（WALL TIME）消耗总和（单位：微秒）。 EXECUTION_TIME 消耗在执行器上的时间总和（单位：微秒）。 PL_EXECUTION_TIME

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Time Model Time Model名称及描述如下表所示。 表1 Time Model报表主要内容 名称 描述 DB_TIME 所有线程端到端的墙上时间（WALL TIME）消耗总和（单位：微秒）。 EXECUTION_TIME 消耗在执行器上的时间总和（单位：微秒)。 PL_EXECUTION_TIME

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DROP MODEL 功能描述 删除一个已训练完成保存的模型对象。 注意事项 所删除模型可在系统表gs_model_warehouse中查看到。 语法格式 DROP MODEL model_name; 参数说明 model_name 模型名称 取值范围：字符串，需要符合标识符命名规范。

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DROP MODEL 分布式场景暂不支持使用该语法。 父主题： SQL语法

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DROP MODEL 功能描述 删除一个已训练完成保存的模型对象。 注意事项 所删除模型可在系统表gs_model_warehouse中查看到。 语法格式 DROP MODEL model_name; 参数说明 model_name 模型名称 取值范围：字符串，需要符合标识符命名规范。

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Time Model Time Model名称及描述如下表所示。 表1 Time Model报表主要内容 名称 描述 DB_TIME 所有线程端到端的墙上时间（WALL TIME）消耗总和（单位：微秒）。 EXECUTION_TIME 消耗在执行器上的时间总和（单位：微秒)。 PL_EXECUTION_TIME

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Time Model Time Model名称及描述如下表所示。 表1 Time Model报表主要内容 名称 描述 DB_TIME 所有线程端到端的墙上时间（WALL TIME）消耗总和（单位：微秒）。 EXECUTION_TIME 消耗在执行器上的时间总和（单位：微秒)。 PL_EXECUTION_TIME

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DROP MODEL 分布式场景暂不支持使用该语法。 父主题： D

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Time Model Time Model名称及描述如表1所示。 表1 Time Model报表主要内容 名称 描述 DB_TIME 所有线程端到端的墙上时间（WALL TIME）消耗总和（单位：微秒）。 EXECUTION_TIME 消耗在执行器上的时间总和（单位：微秒)。 PL_EXECUTION_TIME

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特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“超参的默认值以及取值范围”表的内容。

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CREATE MODEL 分布式场景暂不支持使用该语法。 父主题： SQL语法

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CREATE MODEL 分布式场景暂不支持使用该语法。 父主题： C

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max_iterations=default; --删除模型。 gaussdb=# DROP MODEL price_model; --删除表。 gaussdb=# DROP TABLE houses; 相关链接 DROP MODEL，PREDICT BY 父主题： SQL语法

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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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fail to load model json 问题现象 judge日志中显示trainModel is null或trainModel is {}，并且提示fail to load model json，表示训练完成后judge未成功加载训练模型。 解决方法 依次单击“初始化D

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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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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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serverless带来的免VM运维。 镜像制作 tensorflow社区有tensoflow的基础镜像，已经装好了基础的tensorflow库，它分支持GPU和支持CPU两个版本，在镜像中心即可下载。 GPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.15.0-gpu CPU版本地址为

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name

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