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

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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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该 域名 可以是二级域名domain.com，也可以是三级域名example.domain.com，都可以支持。但不支持一级域名下的所有子域名，例如：domain.com、ssl.domain.com、ssl.ssl.domain.com分别为一个域名，domain.com不包含ssl.domain.com等子域名。

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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器节点不需要手动安装ICAgent，只需要在创建集群或部署应用时进行操作。 安装方式见表1： 表1 安装方式 方式 适用场景 首次安装 当满足以下条件时，您需要按照该方式安装： 该服务器上未安装过ICAgent。 继承安装 当满足以下条件时，您需要按照该方式安装： 您有多个服务器

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请根据重置Linux云服务器云主机密码（未安装重置密码插件）安装插件。 云主机的重置密码请求下发后，脚本执行失败，该API不会报错。 云主机开机或重启后，新密码生效。 该接口支持虚拟机状态为开机或者关机状态下执行。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT

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在页面右上角，单击“安装主机安全Agent”，弹出“安装主机安全Agent”对话框。 选择“ 弹性云服务器 ECS安装”，并单击“开始配置”。 选择安装方式。 选择安装模式：命令行安装 选择服务器操作系统：Linux 选择安装数量：单台 （可选）选择需要打通网络安装Agent的服务器，并单击“下一步”。

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2023-01-06 大数据入门级、云技术精髓入门级、 GaussDB 入门级-Python、GaussDB工作级开发者认证上线。 2022-11-08 物联网入门级、大数据工作级、云迁移工作级开发者认证上线。 开发者认证名称增加英文。 增加问题反馈渠道。 2022-09-30 移动应用入门级开发者认证上线。

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配置pip源后安装组件失败 排查步骤如下： 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

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如何查看按需资源每天消费多少钱？ 登录“费用中心”，在“账单管理 > 流水与明细账单 > 明细账单”页面中，“统计周期”设置为“按天”，“计费模式”设置为“按需”，根据导出的账单详情即可汇总出每天的消费总额。 您还可以登录“成本中心”，在“成本分析”页面，“周期”设置为“每日”，

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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“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型

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Infrastructure）：云原生技术深度解析，探究应用容器化、微服务网格化及多云部署管理等技术应用。 人工智能入门级开发者认证（HCCDA - AI）：面向AI初学者，培训与认证AI基础理论及基于华为云EI服务的AI应用开发能力 数据仓库 工作级开发者认证（HCCDP – GaussDB(DWS)

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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 python3 -m pip install tensorflow-cpu matplotlib numpy

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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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如何在Notebook中安装外部库？ ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装

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