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

查看更多 →

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

查看更多 →

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 =

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

label_map not match. {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 原因分析 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

le orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分，如“apple”，“orange”，“apple”，随后将每个单词逐一发给单词统计逻辑。 单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1 apple：2

查看更多 →

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。

查看更多 →

tensor，格式：[batch，height，width，channels] 数据类型：float32 filter：1个常量tensor，数据类型与维度与value相同，[filter_height，filter_width，in_channels，out_channels] stride

查看更多 →

GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势 使用容器化的方式做此类人工智能训练与推理有如下优势： 容器化消除环境差异，不需要自己安装各种软件和配套版本，如python，tensorflow，cuda toolkit等软件。

查看更多 →

le orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分，如“apple”，“orange”，“apple”，随后将每个单词逐一发给单词统计逻辑。 单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1 apple：2

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

“images”的输入。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的“model”目录。 模板输入 存储在OBS上的TensorFlow模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式 预置图像处理模式，不可覆盖，即创建模型时不支持选择其他输入输出模式。

查看更多 →

le orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分，如“apple”，“orange”，“apple”，随后将每个单词逐一发给单词统计逻辑。 单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1 apple：2

查看更多 →