oat32 b：常量tensor，类型与rank同a transpose_a：如果属性为True，a在乘法前做转置 transpose_b：如果属性为True，b在乘法前做转置；transpose_a属性为False，transpose_b属性也为False adjoint_a：

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做维表 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 create table dwsSource ( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) with ( 'connector'

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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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实时 语音识别 连续模式 前提条件 确保已经按照配置好iOS开发环境。 初始化Client 初始化RASRClient，参数为AuthInfo和RASRConfig。 表1 AuthInfo 参数名称 是否必选 参数类型 描述 ak 是 String 用户的ak，可参考AK/SK认证。

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订阅语音识别结果接口 调用订阅语音识别结果接口前，需要进行如下操作。 联系系统管理员为租间开启智能座席特性，并以租户管理员登录客户服务云，开启“ > 呼叫中心配置 > 基本信息”中的智能识别特性。 将所有CC-Gateway 服务器 的/home/elpis/tomcat/webap

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实时语音识别单句模式 功能介绍 单句模式自动检测一句话的结束，因此适合于需要与您的系统进行交互的场景，例如外呼、控制口令等场景。 实时语音识别引擎的单句识别模式，和连续识别模式类似，也会进行语音的端点检测，如果检测到静音，将直接丢弃，检测到语音才会馈入核心进行实际的解码工作，如果

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实时语音识别请求 实时语音识别工作流程 开始识别 发送音频数据 结束识别 父主题： 实时语音识别接口

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GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势 使用容器化的方式做此类人工智能训练与推理有如下优势： 容器化消除环境差异，不需要自己安装各种软件和配套版本，如python，tensorflow，cuda toolkit等软件。

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message); 返回识别的结果。 void onVoiceStart(); 单句模式下，响应VOICE_START事件，表示检测到语音，此时IVR可以做打断（连续模式可忽略）。 void onVoiceEnd(); 单句模式下，响应VOICE_END事件，表示一句话结束，后续的音频将被忽略，不会再进行识别（连续模式可忽略）。

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实时语音识别连续模式 功能介绍 连续识别模式的语音总长度限制为五小时，适合于会议、演讲和直播等场景。 连续识别模式在流式识别的基础上，结合了语音的端点检测功能。语音数据也是分段输入，但是连续识别模式将会在处理数据之前进行端点检测，如果是语音才会进行实际的解码工作，如果检测到静音，

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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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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

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datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 对训练数据做预处理，并查看训练集中最开始的25个图片。 1 2

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实时语音识别工作流程 实时语音识别分为开始识别、发送音频数据、结束识别，断开连接四个阶段。 开始阶段需要发送开始指令，包含采样率，音频格式，是否返回中间结果等配置信息。服务端会返回一个开始响应。 发送音频阶段客户端会分片发送音频数据，服务会返回识别结果或者其他事件，如音频超时，静音部分过长等。

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TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。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

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TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。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

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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可以在新版训练中使用“自定义算法”创建训练作业（启动方式选择“自定义”）。 新旧版训练代码适配的差异 旧版训练中，用户需要在输入输出数据上做如下配置： #解析命令行参数 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='MindSpore

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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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ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可

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通过DNS Endpoint做级联解析 前提条件 CCE集群所在VPC与线下IDC已经使用专线或其他方式正确连接，IDC与VPC网段和CCE集群容器网段能够互访。专线的创建方法请参见云专线快速入门。 操作步骤 在CCE集群所在VPC创建 DNS Endpoint。 登录VPCEP控制台。

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