RFS 模板版本号 "maintf": "main.tf", // 实际创建资源的TF文件 "variablestf": "variable.tf" // 存储参数变量的TF文件 } main.tf RFS实际使用的模板文件，通过此文件来管理华为云资源。

查看更多 →

登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

查看更多 →

以TensorFlow代码为例。 优化前代码如下所示： 1 2 3 4 ... tf.flags.DEFINE_string('data_url', '', 'dataset directory.') FLAGS = tf.flags.FLAGS mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS

查看更多 →

make prediction probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) predictions_single

查看更多 →

division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

查看更多 →

使用TF模板包创建并部署资源 运维中心IaC当前仅支持少量华为云资源的创建，大部分的资源，包括 MRS 、CCE集群等不支持通过IaC创建。 资源编排 服务（Resource Formation Service，简称RFS）封装了TF规范协议，支持华为云上大部分云资源的管理。运维中心当前

查看更多 →

layers.Dense(10) ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),

查看更多 →

computation. 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 →

module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 训练作业进程异常退出

查看更多 →

TensorFlow python3.6 python2.7（待下线） tf1.13-python3.6-gpu tf1.13-python3.6-cpu tf1.13-python3.7-cpu tf1.13-python3.7-gpu tf2.1-python3.7（待下线） tensorflow_2

查看更多 →

接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入

查看更多 →

docker tag tf-1.13.2:latest swr.实际 域名 .com/deep-learning/tf-1.13.2:latest 使用docker push命令上传镜像。 sudo docker push swr.实际域名.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest

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 →

接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入

查看更多 →

TensorFlow python3.6 python2.7（待下线） tf1.13-python3.6-gpu tf1.13-python3.6-cpu tf1.13-python3.7-cpu tf1.13-python3.7-gpu tf2.1-python3.7（待下线） tensorflow_2

查看更多 →

均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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 →

培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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 →

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

查看更多 →

接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入

查看更多 →