Gradle Gradle是一种用于管理Java项目和自动化应用程序构建的工具。CodeArts IDE提供了对Gradle Java项目的内置支持。专用的Gradle视图与build.gradle同步，并提供了一个可视化界面，用于查看项目依赖项或运行Gradle任务。 要打开G

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Gradle任务 使用此启动配置来运行一个或多个Gradle任务。 启动配置属性 名称 描述 type 描述 type 调试器的类型。对于运行和调试Java代码，应将其设置为javadbg。 name 启动配置名称。 env 额外的环境变量 skipBuild 跳过程序的构建过程

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Gradle构建 使用Gradle构建工具构建Java，Groovy和Scala项目。 配置说明 在配置构建步骤中，添加“Gradle构建”构建步骤。 参数说明如下： 参数项 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。 Gradle 根据需要选择Gradle版本。 JDK

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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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Gradle构建 找不到指定版本的Gradle工具

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

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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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Gradle版本过低 问题现象 执行Android构建后出现如下所示提示，需要Gradle最低版本是3.3，当前是2.10。 原因分析 编译环境的Gradle版本较低不满足编译要求。 处理方法 如果是Gradle构建，则选择符合条件的Gradle版本。 如果是Gradlew构建，

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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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# 使用CodeArts提供的gradle wrapper,充分利用缓存加速 cp /cache/android/wrapper/gradle-wrapper.jar ./gradle/wrapper/gradle-wrapper.jar

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找不到指定版本的Gradle工具 问题现象 编辑Action时找不到想要的Gradle工具版本。 原因分析 如果您需要编译的工程依赖的Gradle版本不在列表中，可以使用gradlew(gradle wrapper)封装Gradle命令。 Gradlew封装了Gradle命令，将首先

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

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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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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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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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