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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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。所用接口为E CS 的“批量启动 云服务器 ”接口。本节列举了接口使用过程中的关键信息，接口更多信息详见批量启动云 服务器 。 该接口为异步接口，当前批量启动云主机请求下发成功后会返回job_

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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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基本操作 开启企业级QoS功能 申请共享带宽时开启，请参考申请共享带宽申请共享带宽，勾选“企业级QoS功能”。 图1 开启企业级QoS功能 已存在的共享带宽，可在共享带宽列表操作列单击“更多 > 开启企业级QoS功能”。 图2 开启企业级QoS功能 关闭企业级QoS功能 在共享带宽列表操作列单击“更多

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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。所用接口为ECS的“批量重启云服务器”接口。本节列举了接口使用过程中的关键信息，接口更多信息详见批量重启云服务器。 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_

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批量关闭云主机 功能介绍 根据指定的云主机ID列表，批量关机云主机，1分钟内最多可以处理1000台。所用接口为ECS的“批量关闭云服务器”接口。本节列举了接口使用过程中的关键信息，接口更多信息详见批量关闭云服务器。 本接口为异步接口，当前批量关机云主机请求下发成功后会返回job_

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企业级特性介绍 GeminiDB Redis接口基于云原生分布式架构，实现了计算与存储分离，完全兼容社区版Redis7.0、6.2(包含6.2.x)、5.0及以下版本，提供了更多的企业级特性。 资源独享，分片不限流 计算节点部署在独享容器，租户隔离，稳定性高。面对高并发流量，节点不被限流。

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

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Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置SparkSQL的分块个数 父主题： 使用Spark2x（ MRS 3.x及之后版本）

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Spark Core企业级能力增强 配置Spark HA增强高可用 配置Spark Native引擎 配置Spark事件队列大小 配置parquet表的压缩格式 使用Ranger时适配第三方JDK 使用Spark小文件合并工具说明 使用Spark小文件合并工具说明 配置流式读取Spark

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Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Drop Partition命令支持批量删除 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置Spark SQL语法支持关联子查询不带聚合函数

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Spark Core企业级能力增强 配置Spark HA增强高可用 配置Spark事件队列大小 配置parquet表的压缩格式 使用Ranger时适配第三方JDK 使用Spark小文件合并工具说明 配置流式读取Spark Driver执行结果 父主题： 使用Spark2x（MRS

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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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Oozie企业级能力增强 开启Oozie HA机制 使用Share Lib工具检查Oozie依赖Jar包正确性 父主题： 使用Oozie

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HBase企业级能力增强 配置HBase本地二级索引提升查询效率 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 配置RSGroup管理RegionServer资源 父主题： 使用HBase

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Kafka企业级能力增强 配置Kafka高可用和高可靠 配置Kafka数据安全传输协议 配置Kafka数据均衡工具 父主题： 使用Kafka

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Yarn企业级能力增强 配置Yarn权限控制开关 手动指定运行Yarn任务的用户 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceM

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HDFS企业级能力增强 配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 配置DataNode预留磁盘百分比 配置NameNode黑名单功能 配置Hadoop数据传输加密 父主题： 使用HDFS

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HBase企业级能力增强 配置HBase全局二级索引提升查询效率 配置HBase本地二级索引提升查询效率 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用Spark BulkLoad工具同步数据到HBase表中 配置HBase冷热分离 配置RSGroup管理RegionServer资源

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