云防火墙 CFW

云防火墙服务(Cloud Firewall)是新一代的云原生防火墙,提供云上互联网边界和VPC边界的防护,包括:实时入侵检测与防御,全局统一访问控制,全流量分析可视化,日志审计与溯源分析等,同时支持按需弹性扩容,是用户业务上云的网络安全防护基础服务

 
 

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    tensorflow云训练 更多内容
  • Tensorflow训练

    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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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    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TensorflowCaffe)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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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU)

    创建数据集并上传至OBS Step3 准备训练脚本并上传至OBS Step4 准备镜像主机 Step5 制作 自定义镜像 Step6 上传镜像至SWR服务 Step7 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已 注册华为账号 并开通华为,且在使用ModelArts前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。

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  • 训练专属预置镜像列表

    7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异,请以实际环境为准。 训练基础镜像详情(PyTorch) 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本:pytorch_1.8.0-cuda_10

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  • moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune?

    e Tune的好处在于不用完全重新训练模型,从而提高效率,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

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  • 创建Tensorboard

    创建Tensorboard方式: 创建训练任务的时候同步创建Tensorboard 在模型训练工程代码编辑界面控制台的Tensorboard页签中创建Tensorboard 新建模型训练工程,创建训练任务后,在任务详情的Tensorboard页签中创建Tensorboard 配置训练任务时,AI引擎选择PyT

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    "cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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  • 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题?

    意识别训练代码中是否有“/home/work”的硬编码。 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。

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  • 训练输出的日志只保留3位有效数字,是否支持更改loss值?

    训练输出的日志只保留3位有效数字,是否支持更改loss值? 在训练作业中,训练输出的日志只保留3位有效数字,当loss过小的时候,显示为0.000。具体日志如下: INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step:

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  • 导入和预处理训练数据集

    datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 对训练数据做预处理,并查看训练集中最开始的25个图片。 1 2 3

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    IMAGE_MINDSPORE_ASCEND_310P_DESC Ascend_snt3p 是 是 训练作业 创建训练作业时,训练支持的AI引擎及对应版本如下所示。 预置引擎命名格式如下: <训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-<

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  • 在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业

    官网。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlowPyTorch版本镜像,CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件,在编写训练脚本时,您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。

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  • 准备模型训练镜像

    ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 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

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  • Standard支持的AI框架

    CPU运筹优化求解器开发基础镜像,预置cylp,cbcpy,ortools及cplex CPU 是 是 训练作业 创建训练作业时,训练支持的AI引擎及对应版本如下所示。 预置引擎命名格式如下: <训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-<

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  • 开发模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • Tensorflow算子边界

    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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  • 开发算法模型

    Kit的AI芯片支持运行“.om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe全部的算子,所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子,才能把TensorFlowCaffe模型转换成“

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  • Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left

    Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业,Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示:“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server(

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  • ModelArts中常用概念

    自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边- 端-边-分别指端侧设备、智能边缘设备、公有。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。

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  • TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止

    TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 问题现象 ModelArts训练作业出现如下报错: Encountered Unknown Error EntityTooLarge Your proposed upload exceeds the maximum

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  • TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误

    TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业,并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS,启动训练作业后会频繁打印如下日志信息: Connection has been released. Continuing

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