Online快速开发、发布 WeLink 应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在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。

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register() { var phoneNumber = document.getElementById("phoneNumber").value; var password = document.getElementById("password").value;

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MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("someonetable"); // 准备写入数据 Document doc = new Document();

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MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("someonetable"); // 准备写入数据 Document doc = new Document();

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createRoleOncall 创建自定义脚本 Document createJobScript 删除自定义脚本 Document deleteJobScript 修改自定义脚本 Document editJobScript 审批自定义脚本 Document approveJobScript 执行脚本

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"coc:document:getRunbookAtomicDetails", "coc:document:list", "coc:document:delete",

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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 Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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python接口一一对应关系。 tf.gfile：指MoXing文件操作接口一一对应的TensorFlow相同功能的接口，在MoXing中，无法自动将文件操作接口自动切换为TensorFlow的接口，下表呈现内容仅表示功能类似，帮助您更快速地了解MoXing文件操作接口的功能。 表1

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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，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。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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"images":"base64 encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考Tensorflow、Tensorflow2.1。 推理代码 1 2 3 4 5 6

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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后，系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox

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OPTION会话配置参数来决定选择DOCUMENT还是CONTENT。 默认为CONTENT，表示所有形式的xml数据都被允许。 示例： 1 2 3 4 SET XML OPTION DOCUMENT; SET SET xmloption TO DOCUMENT; SET 设置二进制数据的编码格式

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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= MongoSource.ACTIVE) public Document queryFromActive() { Document queryCommand = new Document("find", collectionName).append("filter"

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如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm

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document.getElementById('InputId').value = '', document.getElementById('InputName').value = ''; document.get

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端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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OPTION会话配置参数来决定选择DOCUMENT还是CONTENT。 默认为CONTENT，表示所有形式的xml数据都被允许。 示例： 1 2 3 4 SET XML OPTION DOCUMENT; SET SET xmloption TO DOCUMENT; SET 设置二进制数据的编码格式

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OPTION会话配置参数来决定选择DOCUMENT还是CONTENT。 默认为CONTENT，表示所有形式的xml数据都被允许。 示例： 1 2 3 4 SET XML OPTION DOCUMENT; SET SET xmloption TO DOCUMENT; SET 设置二进制数据的编码格式

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目前不支持的AI引擎，可以通过 自定义镜像 的方式将编写的模型镜像导入ModelArts，创建为模型，用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型：ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，您可订阅AI Gallery上的模型进行AI体验学习。 推理支持的AI引擎

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