云上优选 特惠来袭

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    企业级TensorFlow服务器优惠 更多内容
  • 查询已发放的优惠券

    balance BigDecimal 优惠券余额。 lock_order_id String 锁定优惠券的订单ID。 如果为老版本优惠券,该值为空。 is_frozen String 优惠券是否冻结。 0:否 1:是 可用优惠券接口返回时不包括冻结状态的优惠券。 表3 ICouponUseLimitInfoV2

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  • 推理专属预置镜像列表

    myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 PyTorch AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI

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  • 费用账单

    GMT+08:00 官网价 华为云商品在官网上未叠加应用商务折扣、促销折扣等优惠的销售价格。官网价=优惠金额+抹零金额+应付金额。 优惠金额 用户使用云服务享受折扣优惠如商务折扣、伙伴授予折扣以及促销优惠等减免的金额。基于官网价的优惠金额。 抹零金额 按需计费等模式中,结算出账时实际只扣费到最小

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  • Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left

    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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  • 开发算法模型

    om”模型,“.om”模型可以通过TensorFlowCaffe模型转换而来,但“.om”模型并不支持TensorFlowCaffe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TensorFlowCaffe模型转换成“.om”模型。“.om”

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  • 在Notebook中添加自定义IPython Kernel

    在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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  • Standard支持的AI框架

    CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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  • 华为HiLens支持哪些模型?

    并非所有模型都能转换成功,进行导入(转换)模型操作前,请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlowCaffe算子边界,请选择符合要求的模型。 父主题: 技能开发

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  • 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro

    工作流开发面向AI开发者。用户运用 ModelArts Pro 提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI 市场,用户还可以相互分享不同行业场景的行业AI 工作流。ModelArts Pro 以“授人以渔”的方式助力企业构建AI 能力,赋能不同行业的AI 应用开发者,让AI

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  • 是否支持Keras引擎?

    在ModelArts管理控制台,创建一个Notebook实例,镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook,在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题: 规格限制

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  • 创建Tensorboard

    创建Tensorboard 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

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  • 准备工作

    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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  • 导入和预处理训练数据集

    division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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  • 创建TFJob

    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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  • 训练输出的日志只保留3位有效数字,是否支持更改loss值?

    INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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  • 支付使用折扣或优惠券说明

    调用“支付包年/包月产品订单”接口进行支付。 这种方法支付时可以在调用支付接口前,先调用“查询订单可用优惠券”接口查询可用的优惠券,再进行支付。使用优惠券支付将不能再享受折扣优惠。 父主题: 附录

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  • 管理云经销商优惠券

    管理云经销商优惠券 查询已发放的代金券额度 向云经销商发放代金券额度 回收云经销商的代金券额度 查询代金券额度的发放回收记录 父主题: 管理云经销商

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  • 在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业

    支持基于TensorFlowPyTorch版本镜像,CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。 前提条件 为了保证训练结果中输出Summary文件,在编写训练脚本时,您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚

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  • TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误

    TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业,并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS,启动训练作业后会频繁打印如下日志信息: Connection has been released. Continuing

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  • 查看云商店专属优惠和商务折扣

    的专属优惠记录。 单击,伙伴可以查看产品ID、商品规格、计费模式、周期类型、交易模式、分成比例和申请的客户折扣信息。 单击页面上方的“操作记录”按钮,查看专属优惠失效、删除记录。 对于“待生效”的专属优惠,可单击“操作”列的“删除”,删除专属优惠。 对于“已生效”的专属优惠,可单

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  • 配置pip源后安装组件失败

    install tensorflow”为例,tensorflow的simple页面为https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/tensorflow/。 在页面中可以查看到组件“tensorflow-2.0.0rc

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