├── ***.dll // 外部库文件，在构建发布时产生，可能会有多个 ├── start.sh // 启动脚本 必须文件 当前不提供参数方式启动 └── stop.sh // 停止脚本 非必须 ModuleSDK-Demo.*** 为可执行文件，类型可能为.dll或.exe，取

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tantclient_19_17） 。 将instantclient文件中的oci.dll文件目录复制到OCI库中（例如，D:\Oracle\instantclient_19_17\oci.dll）。 再回到PL/SQL Developer界面，依次输入用户名、密码及数据库地址。

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node is not a valid Win32 application。 原因分析： 该问题有2种原因导致：1、系统缺失所需的运行时库 2、dll和.node文件的位数不一致 解决方案： 通过运行官网windows C++ Demo安装包来区分是上述哪种原因导致： 1、如果c++ d

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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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，即可在输出目录（可在工程属性中查看）生成huaweisecurec.lib，huaweisecurec.dll,libeSDKOBS.lib和libeSDKOBS.dll。 3.24.3之前的版本的编译的详细步骤可以参考这个链接：Windows下编译C SDK 常见编译问题见：常见编译问题

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com/dli-public/spark_notebook-aarch64:3.3.1-2.3.7.1720240419835647952528832.202404250955 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

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tal-MemAvailable)/MemTotal 若/proc/meminfo中显示MemAvailable，则MemUsedPercent=(MemTotal-MemAvailable)/MemTotal 若/proc/meminfo中不显示MemAvailable，则Me

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"C:\\Program Files\\NVIDIA Corporation\\NVSMI\\nvml.dll" WHQLNvmlDLLPath = "C:\\Windows\\System32\\nvml.dll" 父主题： 主机监控

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能正常使用。 处理方法 使Administrator用户登录 服务器 ，查看系统日志及应用日志，查找异常模板，本例发现Mglayout64.dll模块出现异常 打开C:\Windows\进行搜索模块名称，找到对应模块文件。本例中查看发现此模块为某一壁纸文件。 打开“运行 > cmd”，进入到错误文件所在目录。

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IDE 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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exe文件 拷贝“SDK\dll”目录和“SDK\HwmSdk”目录下对应文件到输出目录。 如果配置为win32平台时，拷贝SDK\dll\win32内dll到输出目录，拷贝SDK\HwmSdk内所有文件到输出目录 图25 拷贝SDK\dll\win32内dll到输出目录： 图26

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engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit Learn

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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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对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题： OBS操作相关故障

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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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。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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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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操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“

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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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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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