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拷贝数据较慢，重复打印日志

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rc1的镜像，推荐使用较新版本的cann_8.0.rc1镜像。 表2 模型镜像版本 模型 版本 CANN cann_8.0.rc1 PyTorch pytorch_2.1.0 PyTorch_npu 2.1.0.post3-20240413 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。

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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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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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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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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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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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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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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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{$POD_IP}:9153 forward . /etc/resolv.conf { policy random } reload ready {$POD_IP}:8081 } 配置Forward插件与上游DNS服务的默认协议 NodeLocal

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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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com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240528150158-b521cc0 CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0

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配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i

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OBS操作相关故障 读取文件报错，如何正确读取文件？ TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 训练作业日志中提示“No

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训练结束后，在output_dir参数指定目录下会输出trainer_state.json文件，该文件保存了训练过程loss以及learning_rate的log信息。 将GPU设备训练输出的trainer_state.json文件重命名为trainer_state_gpu.json，并复制到

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配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i

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

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

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has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute

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