如何指定/增加在KubeFlow上提供的TFjob的CPU使用率？

在KubeFlow上指定/增加TFjob的CPU使用率，可以通过修改TFjob的配置文件来实现。TFjob是KubeFlow中用于运行TensorFlow任务的资源对象。

要指定TFjob的CPU使用率，可以在TFjob的配置文件中添加或修改以下字段：

spec.tfReplicaSpecs.template.spec.containers[].resources.limits.cpu：指定容器的CPU使用上限。可以设置为一个整数值，表示使用的CPU核数，或者使用小数表示使用的百分比。例如，设置为"2"表示使用2个CPU核，设置为"50m"表示使用50毫核（即占用一个CPU核的50%）。
spec.tfReplicaSpecs.template.spec.containers[].resources.requests.cpu：指定容器的CPU请求量。与上限不同，请求量表示容器启动时所需的最小CPU资源。同样可以设置为整数值或小数值。

通过调整这两个字段的值，可以控制TFjob在KubeFlow上的CPU使用率。需要注意的是，CPU使用率的具体表现可能受到底层集群的限制和调度策略的影响。

以下是一个示例的TFjob配置文件，展示了如何指定CPU使用率：

apiVersion: kubeflow.org/v1
kind: TFJob
metadata:
  name: my-tfjob
spec:
  tfReplicaSpecs:
    Worker:
      replicas: 1
      template:
        spec:
          containers:
          - name: tensorflow
            image: tensorflow/tensorflow:latest
            resources:
              limits:
                cpu: "2"
              requests:
                cpu: "1"

在上述示例中，Worker的容器被指定为使用2个CPU核的上限，并且请求启动时至少需要1个CPU核。

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