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

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VS Code ToolKit连接Notebook 本节介绍如何在本地使用ModelArts提供的VS Code插件工具VS Code ToolKit，协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装VS

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com/updates/v1_57。 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS Code 1.57.1版本或者最新版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下： 图2 Windows系统下VS Code安装指导 图3 Linux系统下VS Code安装指导 Lin

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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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dataset wget http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz tar zxvf flower_photos.tgz 父主题： 使用ModelArts VS Code插件进行模型开发（Ascend）

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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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VS Code中查看远端日志 在VS Code环境中执行Ctrl+Shift+P 搜show logs 选择Remote Server。 也可在如下截图的红框处切换至其他的Log 父主题： VS Code使用技巧

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Code按钮，通过该入口自动打开VS Code并连接实例。 VS Code ToolKit连接Notebook（推荐） 该方式是指用户在VS Code上使用ModelArts VS Code Toolkit插件提供的登录和连接按钮，连接云上实例。 VS Code手动连接Notebook 该方式是指用户使用VS

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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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VS Code背景配置为豆沙绿 在VS Code的配置文件settings.json中添加如下参数 "workbench.colorTheme": "Atom One Light", "workbench.colorCustomizations": { "[Atom One

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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Tensorflow、Caffe）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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在VS Code中远程调试代码 前提条件 VS Code已连接到Notebook。 Step1上传本地代码到云端开发环境 在VS Code界面，单击“File > OpenFolder”打开云端路径。 图1 Open Folder 选择要打开的路径，单击“OK”。 图2 选择文件路径

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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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Code，请根据实际选择“win”或“其他”下载并安装VS Code。VS Code安装请参考安装VS Code软件。 图4 下载并安装VS Code 如果用户之前未安装过ModelArts VS Code插件，此时会弹出安装提示，请单击“Install and Open”进行安装；如果之前已经安装过插件，则

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

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软件开发的历史，就是一部降低开发者成本，提升开发体验的历史。在AI开发阶段，ModelArts也致力于提升AI开发体验，降低开发门槛。ModelArts开发环境，以云原生的资源使用和开发工具链的集成，目标为不同类型AI开发、探索、教学用户，提供更好云化AI开发体验。 ModelArts Notebook云上云下，无缝协同

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