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 runtimes Array of strings 运行镜像，如pytorch_1.8.0-cuda_10

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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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maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) train_images = extract_images(local_file) local_file = maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir)

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网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 # 多机之间使用gloo通信时需要指定网口名称， export TP_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 # 多机之间使用TP通信时需要指定网口名称 export HCCL_

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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“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型

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vice.py依赖的文件可以直接放model目录下 Custom模型包结构，与您 自定义镜像 中AI引擎有关。例如自定义镜像中的AI引擎为TensorFlow，则模型包采用TensorFlow模型包结构。 父主题： 创建模型规范参考

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。 选择转换方式为Tensorflow。 选择.meta、.index和.data格式的文件，单击“配置”，配置Tensorflow参数，并单击“确定”。 单击“转换”，可转换得到caffe和prototxt文件，文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文

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如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend（物体检测/TensorFlow）中可以使用soft NMS，YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息，需要自定义算法进行使用。 父主题： 功能咨询

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在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark

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"CPU and GPU general algorithm development and training, preconfigured with AI engine PyTorch1.8", "dev_services": [ "NOTEBOOK", "SSH"

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gaussdb=# SELECT * FROM pg_export_snapshot(); pg_export_snapshot -------------------- 00000000000070AD-1 (1 row) pg_export_snapshot_and_csn() 描

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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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dera/parcels/CDH/lib/spark/conf export SPARK_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark export HADOOP_CONF_DIR=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop/etc/hadoop

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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