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在用PMML實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的跨平臺上線中，我們討論了使用PMML文件來實(shí)現(xiàn)跨平臺模型上線的方法，這個(gè)方法當(dāng)然也適用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往較大，使用無法優(yōu)化的PMML文件大多數(shù)時(shí)候很笨拙，因此本文我們專門討論下tensorflow機(jī)器學(xué)習(xí)模型的跨平臺上線的方法。
我訓(xùn)練了一個(gè)mnist tensorflow模型，現(xiàn)在想部署為在線服務(wù)，可以成功部署但是一預(yù)測就失敗。返回的錯(cuò)誤日志完全看不懂。感覺應(yīng)該是模型推理代碼的問題，因?yàn)?span id="thp5zph" class='cur'>tensorflow的在線服務(wù)部署沒有例子和教程，只有幫助文檔上寥寥幾句，所以和小伙伴試了很久都沒有成功。能否公開Tf
的介紹。 腳本遷移 將TensorFlow訓(xùn)練腳本遷移到昇騰平臺有自動(dòng)遷移和手工遷移兩種方式。 自動(dòng)遷移：算法工程師通過遷移工具，可自動(dòng)分析出原生的TensorFlow Python API在昇騰AI處理器上的支持度情況，同時(shí)將原生的TensorFlow訓(xùn)練腳本自動(dòng)遷移成昇騰A
Tensorflow訓(xùn)練 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式來進(jìn)行Tensorflow訓(xùn)練就變得非常容易。本節(jié)介紹一個(gè)Kubeflow官方的Tensorflow訓(xùn)練范例，您可參考TensorFlow Training (TFJob)獲取更詳細(xì)的信息。 創(chuàng)建MNIST示例
Tensorflow |（1）初識Tensorflow 關(guān)于 TensorFlow TensorFlow是一個(gè)采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs），用于數(shù)值計(jì)算的開源軟件庫。節(jié)點(diǎn)（Nodes）在圖中表示數(shù)學(xué)操作，圖中的線（edges）則表示在節(jié)點(diǎn)間相互聯(lián)系的多
用戶將TensorFlow訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)遷移到昇騰平臺后，如果存在性能不達(dá)標(biāo)的問題，就需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)。本文就帶大家了解在昇騰平臺上對TensorFlow訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)的常用手段。 首先了解下性能調(diào)優(yōu)的全流程： 當(dāng)TensorFlow訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)性能不達(dá)標(biāo)時(shí)，首先可嘗試昇騰平臺提供的
TF學(xué)習(xí)——TensorFlow：深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow & TensorFlow-GPU的簡介、安裝詳細(xì)攻略 目錄 TensorFlow的簡介 TensorFlow的安裝 1、tensorflow的安裝 20190514更新 20190514-1851更新 20200529更新后成功
率，在數(shù)據(jù)量不是很大的情況下，F(xiàn)ine Tune會是一個(gè)比較好的選擇。 moxing.tensorflow包含所有的接口，對TensorFlow做了優(yōu)化，里面的實(shí)際接口還是TensorFlow的原生接口。 當(dāng)非MoXing代碼中沒有Adam名稱范圍時(shí)，需要修改非MoXing代碼，在其中增加如下內(nèi)容：
遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 AI建模與訓(xùn)練平臺 AI建模與訓(xùn)練平臺 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 杭州 AI建模與訓(xùn)練平臺 人工智能 杭州 項(xiàng)目簡介 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，越來越多的行業(yè)開始使用人工智能做智能化轉(zhuǎn)型。
分布式Tensorflow無法使用“tf.variable” 問題現(xiàn)象 多機(jī)或多卡使用“tf.variable”會造成以下錯(cuò)誤： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0
Anaconda：基于Anaconda(python集成環(huán)境)平臺tensorflow安裝、運(yùn)行之最強(qiáng)詳細(xì)攻略 導(dǎo)讀 能夠在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)之前把這些輔助工具Python、Anaconda、GPU、Tensorflow、matplotlib、numpy、Cuda、Cudnn都搞利
TensorFlow在OBS寫入TensorBoard到達(dá)5GB時(shí)停止 問題現(xiàn)象 ModelArts訓(xùn)練作業(yè)出現(xiàn)如下報(bào)錯(cuò)： Encountered Unknown Error EntityTooLarge Your proposed upload exceeds the maximum
豐富的模型倉庫（TensorFlow Hub）和模型優(yōu)化工具（TensorFlow Lite）。PyTorch：PyTorch相對于TensorFlow而言功能相對簡單，它更注重提供靈活性和易用性。PyTorch的生態(tài)系統(tǒng)也在不斷擴(kuò)大，但相對TensorFlow而言較為小眾。Te
2.2 在Windows平臺下載及安裝TensorFlow 首先來到https://github.com/tensorflow/tensorflow，在該頁面中有安裝文件的下載地址，如圖2-7所示。圖2-7 TensorFlow安裝文件 1．在線安裝nightly包 nig
文章目錄 一、在Anaconda中安裝TensorFlow1.14.0 1、Anaconda修改國內(nèi)鏡像源 2、安裝TensorFlow 3、測試Ten
TensorFlow-1.8作業(yè)連接OBS時(shí)反復(fù)出現(xiàn)提示錯(cuò)誤 問題現(xiàn)象 基于TensorFlow-1.8啟動(dòng)訓(xùn)練作業(yè)，并在代碼中使用“tf.gfile”模塊連接OBS，啟動(dòng)訓(xùn)練作業(yè)后會頻繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing
TensorFlow簡介與Python基礎(chǔ)2018.9.10一、概述TF使用數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)流圖進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，亮點(diǎn)是支持異構(gòu)設(shè)備分布式計(jì)算機(jī)常用的ML庫有MXNet Torch/Pytorch Theano CNTK Caffe等0階張量（純量），1階張量（向量），2階張量（矩陣）tensor（張量）
tensorflow安裝GPU版本主要要點(diǎn) 1.先通過該網(wǎng)站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的對應(yīng)關(guān)系。（可供參考） https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu
Tensorflow多節(jié)點(diǎn)作業(yè)下載數(shù)據(jù)到/cache顯示No space left 問題現(xiàn)象 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，Tensorflow多節(jié)點(diǎn)作業(yè)下載數(shù)據(jù)到/cache顯示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多節(jié)點(diǎn)任務(wù)會啟動(dòng)parameter server（
Tensorflow |（1）初識Tensorflow Tensorflow |（2）張量的階和數(shù)據(jù)類型及張量操作 Tensorflow |（3）變量的的創(chuàng)建、初始化、保存和加載 Tensorflow |（4）名稱域、圖 和會話 Tensorflow |（5）模型保存與恢復(fù)、自定義命令行參數(shù)
網(wǎng)絡(luò)通過網(wǎng)絡(luò)yum源進(jìn)行安裝，需找發(fā)放服務(wù)器的相關(guān)人員開通網(wǎng)絡(luò)，開通網(wǎng)絡(luò)后設(shè)置dns。3.2 安裝TensorFlow 1、 上傳附件安裝腳本至服務(wù)器/opt目錄2、 執(zhí)行腳本sh tensorflow.sh配置TensorFlow時(shí)，可按如下輸入：Extracting Bazel installation
