为“.om”格式。 确认上传的模型文件是否正确 导入自定义模型前，需要将自定义的模型上传到OBS服务，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“

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TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任务数不能超过

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Found secret key 原因分析 这是TensorFlow-1.8中会出现的情况，该日志是Info级别的，并不是错误信息，可以通过设置环境变量来屏蔽INFO级别的日志信息。环境变量的设置一定要在import tensorflow或者import moxing之前。 处理方法

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导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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训练输出的日志只保留3位有效数字，是否支持更改loss值？ 在训练作业中，训练输出的日志只保留3位有效数字，当loss过小的时候，显示为0.000。具体日志如下： INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step:

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模型模板简介 相同功能的模型配置信息重复率高，将相同功能的配置整合成一个通用的模板，通过使用该模板，可以方便快捷的导入模型创建AI应用，而不用编写config.json配置文件。简单来说，模板将AI引擎以及模型配置模板化，每种模板对应于1种具体的AI引擎及1种推理模式，借助模板，

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2

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新版训练支持使用“自定义算法”、“我的算法”、“我的订阅”方式来创建训练作业。 新版训练的创建方式有了更明确的类别划分，选择方式和旧版训练存在区别。 旧版中使用“算法管理”中已保存的算法创建训练作业的用户，可以在新版训练中使用“我的算法”创建训练作业。 旧版中使用“算法管理”中订阅的算法创建训练作业的用户，可

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确认配置已生效：查看日志中的下载地址是否是配置文件中的地址。 确认网络是否连通。 确认PyPI官网是否提供该组件。 确认安装的组件支持当前环境的系统、架构、python版本（可在对应组件的simple页面查看）。 以“pip install tensorflow”为例，tensorflow的simp

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认证 服务器 侧的配置 配置社交媒体参数 配置访客帐号策略 配置Portal推送页面 配置Portal推送策略 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： Portal微信公众号认证（AP作为认证点）

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认证服务器侧的配置 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： 配置员工无线终端认证（Portal+短信，AP为认证点）

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认证服务器侧的配置 配置用户组和用户 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： 配置员工无线终端认证（802.X认证，随板AC为认证点）

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认证服务器侧的配置 配置用户组并添加MAC账号 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： 配置有线哑终端认证（MAC认证，交换机为认证点）

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致对应的IP被封禁、服务器关停而导致其他主体关联停用。因此，建议对服务器的网站分布做好合理规划分配。 如果您使用境内的服务器（E CS ）和负载均衡服务，您可以使用其中一个服务器（ECS）或服务器（ECS）生成的备案授权码，进行产品验证。备案成功后，配置您的 域名 解析，指向您的负载均衡的IP地址。

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文件覆盖OBS上的原文件。当超过5GB后，由于达到了OBS单次导入文件大小的上限，导致无法继续写入。 处理方法 如果在运行训练作业的过程中出现该问题，建议处理方法如下： 推荐使用本地缓存的方式来解决，使用如下方法： import moxing.tensorflow as mox mox

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Host），是指用户可独享的专属物理主机资源。您可以将云服务器创建在您的专属主机上，从而满足您对隔离性、安全性、性能的更高要求。 产品介绍 图说专属主机 仅两个按钮时选用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DeH 01 了解 了解专属主机的概念、主机规格，以及专属主机的应用场景、产品优

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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行

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模板说明 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板 PyTorch-py27通用模板 PyTorch-py36通用模板 Caffe-CPU-py27通用模板

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认证服务器侧的配置 配置短信服务器 创建用户组 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 配置访客帐号策略 配置Portal定制页面 配置Portal页面推送策略 父主题： 配置访客无线终端认证

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认证服务器侧的配置 配置用户组和用户 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： 配置员工无线终端认证（802.1X认证，AP为认证点）

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