TransferRuleInfo 参数 参数类型 描述 rule_id String 转发规则名ID forward_protocol String 转发协议，tcp或udp forward_port Integer 转发端口 source_port Integer 源站端口 lb_method

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多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。

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0重新抓取当前行。 count 抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 与RELATIVE count的效果相

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抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 从当前关联位置开始，抓取随后或前面的count行。 FORWARD ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余行。

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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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0返回空。 count 抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 与RELATIVE count的效果相

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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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count | RELATIVE count | count | ALL | FORWARD | FORWARD count | FORWARD ALL | BACKWARD | BACKWARD count | BACKWARD

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count | RELATIVE count | count | ALL | FORWARD | FORWARD count | FORWARD ALL | BACKWARD | BACKWARD count | BACKWARD

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抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 从当前关联位置开始，抓取随后或前面的count行。 FORWARD ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余行。

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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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com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240727152329-0f2c29a CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0

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count | RELATIVE count | count | ALL | FORWARD | FORWARD count | FORWARD ALL | BACKWARD | BACKWARD count | BACKWARD

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抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 从当前关联位置开始，抓取随后或前面的count行。 FORWARD ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余行。

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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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0重新抓取当前行。 count 抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 与RELATIVE count的效果相

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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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0返回空。 count 抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 与RELATIVE count的效果相

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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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0返回空。 count 抓取随后的count行（和FORWARD count一样）。 ALL 从当前关联位置开始，抓取所有剩余的行（和FORWARD ALL一样）。 FORWARD 抓取下一行（和NEXT一样）。 FORWARD count 与RELATIVE count的效果相

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