"tokenizer_col" tf_col - 对数据集应用HashingTF之后的结果列名，默认为"tf_col" idf_col - 对数据集应用IDF之后的结果列名，默认为"idf_col" tf_binary - 默认为False tf_num_features - HashingTF中的特征个数

查看更多 →

文本TF-IDF 概述 文本TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库出现的频率成反比下降。文本TF-IDF用于展示文本基于词频统计的输出，经TF-IDF加权的结果。

查看更多 →

分布式Tensorflow无法使用 原因分析 分布式Tensorflow不能使用“tf.variable”要使用“tf.get_variable”。 处理方法 请您将“启动文件”中的“tf.variable”替换为“tf.get_variable”。 父主题： 业务代码问题

查看更多 →

添加磁盘 应用场景 创建云硬盘并挂载到已创建的弹性云 服务器 。 相关资源 huaweicloud_evs_volume huaweicloud_compute_volume_attach 操作步骤 在main.tf文件中增加以下内容。 resource "huaweicloud_evs_volume"

查看更多 →

绑定弹性公网IP 应用场景 购买弹性公网IP并绑定给已创建的弹性云服务器。 相关资源 huaweicloud_vpc_eip huaweicloud_compute_eip_associate 操作步骤 在main.tf文件中增加以下内容。 resource "huaweicloud_vpc_eip"

查看更多 →

创建一台E CS 实例 应用场景 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。华为云提供了多种类型的弹性云服务器，可满足不同的使用场

查看更多 →

高可用虚拟IP VIP 应用场景 虚拟IP主要用在 弹性云服务器 的主备切换，达到高可用性HA（High Availability）的目的。当主服务器发生故障无法对外提供服务时，动态将虚拟IP切换到备服务器，继续对外提供服务。 相关资源 huaweicloud_networking_vip

查看更多 →

def __init__(self): self.W = tf.Variable(tf.random.uniform([1])) self.b = tf.Variable(tf.random.uniform([1])) def __call__(self

查看更多 →

single-node-ecs-deployment-ExistingVPC，基于已有VPC和子网的ECS单节点部署，其中包含了一个ECS、一个RDS和一个EIP。 每个模板的组成包括：.extension、main.tf、outputs.tf、providers.tf、variables.tf和versions

查看更多 →

您需要通过在代码中设置环境变量“TF_CPP_MIN_ LOG _LEVEL”来屏蔽INFO级别的日志信息。具体操作如下： import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import moxing

查看更多 →

"python", "/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py",

查看更多 →

one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession() serialized_tf_example = tf.placeholder(tf.string, name='tf_example') feature_configs = {'x': tf.FixedLenFeature(shape=[784]

查看更多 →

根据实时监控到的 云服务器 CPU使用率、内存使用率等指标对云服务器数量进行动态调整。 电商网站，在进行大型促销活动时，需要定时增加云服务器数量和带宽大小，以保证促销活动顺利进行。 视频直播网站，每天14:00~16:00播出热门节目，每天都需要在该时段增加云服务器数量，增大带宽大小，保证业务的平稳运行。

查看更多 →

scan_dir - os.stat mox.file.stat tf.gfile.Stat os.walk mox.file.walk tf.gfile.Walk open mox.file.File tf.gfile.FastGFile(tf.gfile.Gfile) shutil.copyfile

查看更多 →

workingDir: /opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks restartPolicy: OnFailure 创建TFJob。 kubectl apply -f tf-gpu.yaml 等待worker运

查看更多 →

0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')

查看更多 →

weicloud/latest/docs/resources/fgs_function。 提供如下样例： 在服务器创建一个main.tf文件，将如下脚本拷贝到main.tf上并保存。 terraform { required_providers { huaweicloud

查看更多 →

com/dli_tf.py" ], "group": " gatk" } 响应示例 { "group_name": "gatk", "status": "READY", "resources": [ "dli_tf.py"

查看更多 →

"python", "/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py",

查看更多 →

matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]],name ='matrix3') product = tf.matmul(matrix1, matrix2,name='product') sess = tf.Session() writer = tf.summary

查看更多 →

inputH*inputW<=10000 【输出】 1个tensor，数据类型与value相同 【量化工具支持】 是 2 tf.nn.max_pool MaxPool 同tf.nn.avg_pool 3 tf.nn.conv2d Conv2D 【参数】 value：4-D tensor，格式：[batch

查看更多 →