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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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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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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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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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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批量启动云主机 功能介绍 根据指定的云主机ID列表，批量启动云主机，1分钟内最多可以处理1000台。 本接口为异步接口，当前批量启动云主机请求下发成功后会返回job_id，此时批量启动云主机并没有立即完成，需要通过调用查询任务的执行状态查询job状态，当Job状态为 SUCCESS

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批量重启云主机 功能介绍 根据指定的云主机ID列表，批量重启云主机，1分钟内最多可以处理1000台。 本接口为异步接口，当前批量重启云主机请求下发成功后会返回job_id，此时批量重启云主机并没有立即完成，需要通过调用查询任务的执行状态查询job状态，当Job状态为 SUCCESS

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获取云主机ID 操作场景 在调用接口的时候，部分URL中需要填入云主机ID，所以需要获取到云主机ID。云主机ID有如下两种获取方式： 调用API获取云主机ID 从控制台获取云主机ID 调用API获取云主机ID 云主机ID可以通过API指定条件获取一个或多个ID，API信息详见查询 L实例 云主机详情列表。

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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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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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