maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) train_images = extract_images(local_file) local_file = maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir)

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Tensorflow ModelArts训练服务支持了多种AI框架，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。本文介绍了Tensorflow框架启动原理、控制台上创建训练任务时后台对应的启动命令。 Tensorflow框架启动原理

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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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tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model =

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溯源码生成 功能介绍 溯源码生成 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/submit 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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云速建站自己设计的代码网站页面和数据，能不能导出源代码到自己 本地服务器 部署？ 云速建站不支持导出源代码。 云速建站支持修改源码吗？ 云速建站不支持修改源码，您可以通过添加高级代码插件编辑页面。 怎么上传自己的源码？ 云速建站服务不支持上传整个网站的源代码。 多终端独立版站点可以考虑通过添加高级代码插件实现相关功能。

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

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下载源码包 下载Fabric源码包作为三方库。可选择使用1.x或2.x风格开发跨链智能合约： 版本 链接 1.x https://github.com/hyperledger/fabric/tree/release-1.4 2.x https://github.com/hyper

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在左侧导航栏中选择“系统设置”。 单击“源码仓库授权”模块中的“编辑”，进入“已授权源码仓库”页面。 选择以下任意方式删除源码仓库授权。 批量删除。 勾选待删除授权源码仓库，单击“批量删除”。 图2 批量删除 在弹出框中输入“DELETE”，单击“确定”，完成删除授权。 单个删除。 选择待删除授权源码仓库，在“操作”列单击“删除”。

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溯源码删除 功能介绍 溯源码删除 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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溯源码查询 功能介绍 溯源码查询 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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源码源配置 导读 使用GitHub仓库构建 使用通用Git构建 使用GitCode构建 使用码云仓库构建 使用Gerrit构建 获取AccessToken 父主题： 其他相关操作

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创建源码构建任务 通过构建任务可以一键式生成软件包或者镜像包，实现“源码拉取->编译->打包->归档”的全流程自动化。 在x86系统构建，构建出来的镜像是x86系统的镜像。 在ARM系统构建，构建出来的镜像是ARM系统的镜像。 前提条件 已经创建集群，请参考购买集群操作。 构建任

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本节介绍用户使用Caffe/Tensorflow等模型，如何通过OMG工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。 约束及参数说明 使用OMG工具转换模型

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种，tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2

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训练基础镜像详情（TensorFlow） 介绍预置的TensorFlow镜像详情。 引擎版本：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/ten

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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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可参考资产包的导出流程，导出和编译设置参数，请参见 应用打包发布。 先发布源码包，再下载源码包到本地（下载即是导出源码包），请参见1。 发布源码包的步骤，请参见如何将应用发布到“我的仓库”。 图4 编译设置：全量导出源码包 图5 编译设置-组件：部分组件导出源码包 类别中“租户级组件”指的是当前租户内（不分所属项目）所存在的组件。

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