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

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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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作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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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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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明 1 load failed

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准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至 对象存储服务 （OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。

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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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页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 AI应用来源：默认为生成的AI应用。 选择AI应用及版本：自动匹配当前使用的AI应用版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界

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标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张，否

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单击“创建项目”，图像分类项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 图像分类项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据标注情况进行确认。 数据集版本发布：将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 图像分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。

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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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自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。

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训练图像分类模型 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。

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delArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简

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通用图像分类工作流 工作流介绍 新建应用 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens” 支持将Tensorflow frozen graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 “Caffe to Ascend” 支持将Caffe模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 Advanced Options 当模

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