华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识 TensorFlow介绍 介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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r/work/Dockerfile", image_url="custom_test/tensorflow2.1:1.0.0",#custom_test是组织名，tensorflow2.1是镜像名称，1.0.0是tag context="/home/ma-user/work")

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install tensorflow”为例，tensorflow的simple页面为https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/tensorflow/。 在页面中可以查看到组件“tensorflow-2.0.0rc

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2MB。 可以发现，通过客户端和页面上传的镜像大小不一样。 原因分析 使用客户端上传的镜像每一层layer都进行了tgz压缩，而页面上传的镜像包是经过docker打包的，每一层layer只进行了打包，没有压缩。所以两种方式上传的镜像大小显示会不一致。 SWR镜像仓库支持ARM镜像上传么？

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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com/dli-public/spark_general-x86_64:3.3.1-2.3.7.1720240419835647952528832.202404250955 创建 自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义镜像，在 DLI 作业中使用该镜像运行作业。

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用户已经开通了IMC及 集成工作台 ； 用户创建并提供华为云IAM子账号； SparkPack企业ERP的Service Layer地址信息； EcologyOA的账号信息； SparkPack企业ERP的账套以及登录用户信息，详情操作请参考SparkPack企业ERP用户指南； OA已配置相应接口以及字段。

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用户已经开通了IMC及集成工作台； 用户创建并提供华为云IAM子账号； SparkPack企业ERP的Service Layer地址信息； SparkPack企业ERP的账套以及登录用户信息，详情操作请参考SparkPack企业ERP用户指南； 企业微信管理后台账号 与企业微信同备案

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在 FusionInsight Manager页面上添加user1用户，给予用户admin权限，进入spark-beeline执行下列操作： set role admin;create database db2;use db2;add jar /home/smartcare-udf-0.0.1-SNAPSHOT

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表1 配额 资源类型 配额(单位/个） 组织 5 上传镜像限制 使用客户端上传镜像，单个租户同时上传镜像layer总数不大于20个。 使用客户端上传镜像，镜像的每个layer大小不能超过10G。 使用页面上传镜像，每次最多上传10个文件，单个文件大小（含解压后）不得超过2G。

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前提条件 用户已经开通了IMC及集成工作台； SparkPack企业ERP的Service Layer地址信息； SparkPack企业ERP的DI API地址信息； SparkPack企业ERP的账套以及登录用户信息，详情操作请参考SparkPack企业ERP用户指南； 所需信息示例如下：

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MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing复制数据较慢，重复打印日志

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objects 引擎运行环境。 表5 EngineAndRuntimesResponse 参数 参数类型 描述 ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib

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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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。如果推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方

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ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式，然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题： 导入模型

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2MB。 可以发现，通过客户端和页面上传的镜像大小不一样。 原因分析 使用客户端上传的镜像每一层layer都进行了tgz压缩，而页面上传的镜像包是经过docker打包的，每一层layer只进行了打包，没有压缩。所以两种方式上传的镜像大小显示会不一致。 父主题： 其他

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OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError:

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