介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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在ModelArts控制台，进入“开发环境 > Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1

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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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基础支撑系统 工业AI开发平台设计 本次工业AI开发平台采用华为ModelArts AI技术平台。华为ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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支持基于ModelBox框架开发的AI应用并作为相应的管理平台。 技能开发 支持基础版控制台使用模板新建技能。 支持在开发环境HiLens Studio开发技能。 支持 ModelArts Pro 开发可训练技能。 提供ModelBox SDK进行AI应用开发。 支持使用镜像或RPM格式软件包来新建技能，并预置参数。

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cd src_local_path = "/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/" train_file = "tensorflow_mlp_mnist.py" estimator = Estimator(m

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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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通过该模板创建AI应用时，您需要选择到model这一目录。具体使用方式请参见从模板中选择元模型。 支持的模板 TensorFlow图像分类模板 TensorFlow-py27通用模板 TensorFlow-py36通用模板 MXNet-py27通用模板 MXNet-py36通用模板

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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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endif() add_executable(main ${lib_srcs} ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../src/main/cpp/main.cpp) target_link_libraries(main ${LIBS}) prebuild.sh 修改如下内容：

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特征工程集成JupyterLab开发环境，提供数据探索工具，预置数据处理、模型训练等算子，支持代码可查看、可调试，是一站式的数据处理平台。 模型训练 集成VSCode开发工具，利用工具的便捷性，实现在线代码编写和调试。支持使用多种业界主流AI算法框架，如Tensorflow、PyTorch、Spark

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创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

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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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具体说明请参考《IDE-daemon-client命令参考》。 IDE-daemon-hiai 数据回传工具 图片预处理的时候，数据回传。 算子的数据从Device回传到Host侧。 omg 模型转换工具 可将Caffe或者Tensorflow模型转换为DDK支持的om模型文件，详情请参考《模型转换指导》。

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本地IDE操作流程 ModelArts支持通过本地IDE环境远程连接到Notebook中，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如下图所示。 图1 使用本地IDE开发流程 配置本地IDE 在用户的PC端配置本地IDE环境。 支持通过PyCharm、VS

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AI平台开发与实施服务可以提供哪些服务？ AI平台开发支持服务。 AI平台场景化建模开发服务。 AI平台场景化建模调优服务。 父主题： 关于服务咨询

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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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在ModelArts控制台，进入“开发环境 > Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow2.1、Pytorch1

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镜像管理 ModelArts镜像管理简介 在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式，将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可

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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p

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