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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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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查看身份验证记录 前提条件 座席需要具有身份验证记录的菜单权限。 操作步骤 以座席或租户管理员角色登录客户服务云，选择“接续操作日志 > 身份验证记录”，进入管理页面。 依据需要输入筛选条件，可根据条件查询身份验证记录。 图1 身份验证记录界面 表1 身份验证记录界面元素说明 元素

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查看身份验证记录 前提条件 座席需要具有身份验证记录的菜单权限。 操作步骤 以座席或租户管理员角色登录客户服务云，选择“接续操作日志 > 身份验证记录”，进入管理页面。 依据需要输入筛选条件，可根据条件查询身份验证记录。 图1 身份验证记录界面 表1 身份验证记录界面元素说明 元素

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发起身份验证 前提条件 发送身份验证，请租户管理员先在“配置中心 > 扩展与集成 > 身份验证”中，配置并启用身份验证方式。 操作步骤 以座席人员角色登录客户服务云。 座席接听或外呼为客户提供服务时在“音视频工作台”页面单击。 身份验证记录可在“接续操作日志 > 身份验证记录”页面查询。

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配置身份验证流程 租户管理员为座席设置身份验证流程，供座席需要对客户身份进行验证时进行配置。 前提条件 身份验证配置权限已开启。 IVR流程语音已配置。 场景描述 座席通话后，当座席需要对用户身份进行验证时，需要对接第三方系统。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心

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

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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代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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连接器支持哪些身份验证类型？ 可以使用以下身份验证标准： 基本认证。 API key。 适用于特定服务的OAuth 2.0、通用OAuth2.0。 IAM。 AK/SK。 自定义。 行业模板。 父主题： 连接器管理

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"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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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe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TensorFlow和Caffe模型转换成“

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身份验证时候提示摄像头检测不到？ 1.检查浏览器是否拦截请求； 2.检查是否有其他视频软件占用摄像头。 父主题： 开发者认证实验考试常见问题

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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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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe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TensorFlow和Caffe模型转换成“

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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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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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