run(tf.global_variables_initializer()) # 定义预测接口的inputs和outputs # inputs和outputs字典的key值会作为模型输入输出tensor的索引键 # 模型输入输出定义需要和推理自定义脚本相匹配 predict_signature

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单机作业不涉及网络通信情况。 分布式作业的涉及网络通信则可以分为节点内网络通信和节点间网络通信。 节点内网络 节点内网络通信即同一个节点上的ps和woker间的网络通信，又可以分为两种情况：容器网络和主机网络。 在使用公共规格进行训练时，使用的是容器网络。 在使用专属池训练时，如果节点配置的是RoCE网卡

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TFJob可在GPU场景下进行，该场景需要集群中包含GPU节点，并安装合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（ba

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fit(x_train, y_train, epochs=10) tf.keras.models.save_model(model, "./mnist") 推理代码 在模型代码推理文件customize_service.py中，需要添加一个子类，该子类继承对应模型类型的父类，各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。

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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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进入刚刚创建的OBS桶页面，创建文件夹data和img，并将basicClass.py上传。 进入data文件夹，将刚刚下载的四个gz文件上传。 机器学习范例 本篇范例采用tensorflow官网的ml example，可参考https://www.tensorflow.org/t

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15-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3 表2 tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3镜像介绍 AI引擎框架 是否使用昇腾 （CANN版本） URL 包含的依赖项 Tensorflow 1.15 是 （CANN 5.1） swr.{region-id}

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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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填写基本信息，选择2创建的命名空间，Pod数量选择为“1”，选择Pod规格为“GPU加速型”，显卡的驱动版本选择“418.126”，如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像，这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。

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name：string；名称（可选） 【约束】 indices最后一维的大小不能超过params的维数 indices最后一维中的元素对应着params中的1个维度上的坐标，必须满足坐标规则 indices中对应维度上的坐标不能超过维度的大小 【输出】 1个Tensor，输出数据类型于params相同

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Tune就是用别人训练好的模型，加上自己的数据，来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine T

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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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1-cudnn7-ubuntu18.04 表1 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架 是否使用 GPU （CUDA 版本） URL 包含的依赖项 Tensorflow 2.1 是 （cuda 10.1） swr.{region_id}

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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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，这里的mox同时涵盖了所有moxing.tensorflow和moxing.framework下的所有API。 1 import moxing.tensorflow as mox 引入MoXing Framework的相关说明 在引入MoXing模块后，Python的标准lo

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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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mages”的待处理图片，所以需确保您的模型能处理“key”为“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。

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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 未定义模式，可覆盖，即创建模型时支持选择其他输入输出模式。 模型包规范 模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“mode

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