分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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Cluster使用的都是专属资源池。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Fra

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的发展，这些框架都在相应的业务领域有着不可替代的作用，例如Spark，Tensorflow，Flink等。在业务复杂性能不断增加的情况下，单一的领域框架很难应对现在复杂的业务场景，因此现在普遍使用多种框架达成业务目标。但随着各个领域框架集群的不断扩大，以及单个业务的波动性，各个子

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loadingList=...,nuwa-gpaas-cloudmap,… 初始化Cloud Map 使用NUWA框架，只要增加对应配置，框架即会完成Cloud Map的初始化。 这些配置需要写到nuwa框架可以读到的文件里，一般是nuwa-xxx.properties，nuwa-xxx.yaml文件。因为Cloud

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将测试框架集成到项目中 在您的项目中启动测试框架集成： 单击CodeArts IDE底部的“测试“（）按钮来打开测试视图。 在测试视图中，单击“Configure Python Tests“按钮。 在弹出的窗口中选择测试框架来启动对应集成。 如果您选择“pytest“，Codea

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使用STS SDK（Spring Cloud框架） 引入STS SDK 在pom.xml中添加STS SDK依赖。 <dependency> <groupId>com.huawei.wisecloud.sts</groupId> <artifact

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使用Spring Cloud框架实现应用开发 Spring Cloud概述 准备工作 开发指导 实践案例

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将测试框架集成到项目中 CodeArts IDE提供了与JUnit和TestNG测试框架的集成，让您轻松运行和调试Java测试用例。在开始之前，请确保为项目定义了JDK，如使用Java项目中所述。 您可以通过在pom.xml（对于Maven）或build.gradle（对于Gra

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ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用预置框架 如果您需要使用自己开发的算法，可以选择使用ModelArts预置框架。ModelArts支持了大多数主流的AI引擎，详细请参见预置训练引擎。这些预置引擎预加载了

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"cpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "gpu_image_url": "aip/pytorch_1_8:train", "image_version": "pytorch_1.8.0-cuda_10

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Ascend-Powered-Engine框架启动原理 在ModelArts算法建界面选择AI引擎时，能够看到一个叫做Ascend-Powered-Engine的AI引擎，它与其他AI引擎相比有些特别。它既不是一个AI框架（如：PyTorch、TensorFlow）也不是一个并行执行框架（如：MPI），而

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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使用Cloud Map SDK（Spring Cloud框架） 引入Cloud Map SDK 引入STS Cloud Map依赖STS认证能力，接入Cloud Map必须接入STS，具体请参考引入STS SDK。 引入Cloud Map 在pom.xml中添加Cloud Map

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关闭Vue3框架渲染组件开关 本案例所涉及到的自定义组件是基于Vue2框架开发的，而系统是默认开启Vue3框架渲染组件的，所以您需要手动关掉Vue3框架渲染组件开关，否则拖拽组件到页面时会提示如下报错。 图1 界面报错 操作步骤 进入创建“设备维修管理系统”应用中创建的应用。 在

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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开

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部署1个Volcano插件，提供通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台。 方案优势 丰富的计算框架支持 通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度 面向批量计算、高性

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使用Rainbow SDK（Spring Cloud框架） 引入Rainbow SDK Rainbow SDK依赖Cloud Map的注册和发现能力，在引入Rainbow SDK之前，要先引入STS SDK和Cloud Map SDK，并完成STS和Cloud Map的初始化，具体请参见使用STS

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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