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- tf上架 内容精选 换一换
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在ModelArts上如何提升训练效率并减少与 OBS 的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GP资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少来自：帮助中心
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从AI Gallery订阅模型：ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建模型时，如果使用预置镜像“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。来自：帮助中心![]()
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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来自：帮助中心![]()
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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运来自：帮助中心![]()
"bandwidth_name" {} variables.tf中的变量即上一步中创建的资源参数中配置的变量，支持通过父模块传递值，若父模块未传递值，也可以配置使用默认值，如vpc_name。 编写outputs.tf文件，配置网络子模块中向上一级模块回传的输出变量。 # 创建的子网IPv4来自：帮助中心![]()
【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维度来自：帮助中心
