"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

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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。

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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

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frozen_graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2.2.200.011时，建议使用此模板进行转换。 TF-SavedModel-To-Ascend 该模板将TF saved_model模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2

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unctionGraph执行shell脚本。 ecs-ha-deployment，E CS 的高可用部署模板，其中包含了两个ECS，每个ECS上绑定了多张网卡，且每张网卡支持绑定不同的安全组。 single-node-ecs-deployment，新建VPC的ECS单节点部署，其中包

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frozen_graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2.2.200.011时，建议使用此模板进行转换。 TF-SavedModel-To-Ascend 该模板将TF saved_model模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2

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

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的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作 自定义镜像 。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在Mode

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的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在Mode

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frozen_graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2.2.200.011时，建议使用此模板进行转换。 TF-SavedModel-To-Ascend 该模板将TF saved_model模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。HiLens Kit系统固件版本低于2

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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

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

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

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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

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情况。 单机作业时（即选择的节点数为1），ModelArts只会在一个节点上启动一个训练容器，该训练容器独享节点规格的可使用资源。 分布式作业时（即选择的节点数大于1），ModelArts会优先在相同节点上启动一个parameter server（以下简称ps）和一个worker

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

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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')

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【输出】 1个Tensor，与x具有相同的类型 【量化工具支持】 否 48 tf.nn.softmax Softmax 【参数】 logits：1个非空的Tensor，支持数据类型：float32 axis：在其上执行维度softmax。默认值为-1，表示最后1个维度，不超过logits维度

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

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

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开发自定义脚本 当您使用预置框架创建算法时，您需要提前完成算法的代码开发。本章详细介绍如何改造本地代码以适配ModelArts上的训练。 创建算法时，您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数和训练输出路径参数。这四种输入搭建了用户代码和ModelArts后台交互的桥梁。

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