TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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/chatbot/rest/tuc/v1/qualityInspection 接口功能 智能实训接口，在Lodas上部署并训练实训模型后，通过智能IVR中的业务接口调用，将用户语音文本信息发送给LODAS，获取智能引擎将评分结果。借助智能化能力，建设一体化系统，实现客户机器人仿真

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/chatbot/rest/tuc/v1/recommendFaq 接口功能 FAQ推荐接口。 根据请求中的文本匹配到推荐的知识列表。 请求入参 表1 参数 类型 是否必选 描述 user String 必选 发起问题的用户ID。 sentence String 必选 需要进行推

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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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进入5G消息控制台。 选择“5G消息(增强版) > 应用管理”，进入“应用管理”页面。 设置“Chatbot名称”、“Chatbot状态”或“更新时间”任意查询条件，进行查询。 单击“新增”，进入“Chatbot管理-新增”页面。参考页面提示输入相关信息，完成后，单击“提交”。 部分参数解释如下：

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用中，开发5G消息内容、编排ChatBot服务号中的智能对话。一个5G消息应用对应一个ChatBot服务号。ChatBot服务号是电信运行商提供的能力，企业用户申请ChatBot服务号后，可在ChatBot服务号中可发送和接收5G消息。在ChatBot服务号中使用5G消息，可以让用户通过聊天式的智能交互完成业务闭环。

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/chatbot/rest/tuc/v1/nlp/detectEntity 接口功能 实体识别接口。 请求入参 参数 类型 是否必选 描述 language String 必选 语言，允许取值： zh_CN en_US ar es_ES pt_BR th_TH multi fr_FR

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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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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put("capabilityId", "Chatbot"); childNextMap.put("version","*;+g.3gpp.iari-ref=\"urn%3Aurn-7%3A3gpp-application.ims.iari.rcs.chatbot.sa\"");

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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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发送5G消息 企业开发配置chatbot 企业用户申请AstroZero公测体验通过后，需要完成服务号和连接器信息配置，进行chatbot开发，详情请参考5G消息应用开发。 chatbot开发技术问题咨询接口人：李军堂，电话：18913926971 邮箱：lijuntang1@huawei

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch

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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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myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 Pytorch AI引擎版本 支持的运行环境 URI 1

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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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/chatbot/rest/tuc/v1/nlp/feedback 接口功能 满意度反馈接口。 请求入参 参数 类型 是否必选 描述 accessCode String 必选 接入码 callId String 必选 呼叫id interactId String 必选 交互id satisfaction

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/chatbot/rest/tuc/v1/nlp/detectRegularEntity 接口功能 规则（地址）实体识别 请求入参 参数 类型 是否必选 描述 language String 必选 语言，允许取值： zh_CN sentence String 必选 识别文本 请求出参

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/chatbot/rest/tuc/v1/qualityInspection/qiOnline/recognize 接口功能 在线质检接口 请求入参 表1 参数 类型 是否必选 描述 role String 可选 角色{staff,customer,operator,user} beginTime

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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