real[] - 一个最常用数值的频率的列表，即每个出现的次数除以行数。如果most_common_vals是NULL，则为NULL。 histogram_bounds anyarray - 一个数值的列表，它把字段的数值分成几组大致相同的组。如果在most_common_vals里有

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gauge 最后一个窗口中，正在处理的请求数量 apiserver_request_duration_seconds_bucket histogram APIServer请求延时秒数 workqueue_depth gauge 当前工作队列深度 workqueue_adds_total

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"template": { "spec": { "containers": [ {

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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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如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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} } }] apis定义提供AI应用对外Restfull api数据定义，用于定义AI应用的输入、输出格式。 创建AI应用填写apis。在创建的AI应用部署服务成功后，进行预测时，会自动识别预测类型。 创建AI应用时不填写apis。在创建的AI应用部署服务成功后，进行预测，需

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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。 前提条件 在导入模型前，导入的模型可通过ModelArts在线训练，也可通过本地训练。

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硬盘限制故障 下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”

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技能SDK或者License如何使用和烧录？ 华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 华为HiLens支持自行开发算子吗？ 华为HiLens提供的开发环境是什么语言？ HiLens Kit是否有图片灰度化接口？

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已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。

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一个记录字段里最常用数值的出现频率的列表，频率由每个数值出现的次数除以行数得到。如果most_common_vals是NULL，则为NULL。 histogram_bounds anyarray - 由排除了空值和MCV值之外的取值组成的等频直方图。如果某个数值出现在most_common_v

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一个记录字段里最常用数值的出现频率的列表，频率由每个数值出现的次数除以行数得到。如果most_common_vals是NULL，则为NULL。 histogram_bounds anyarray - 由排除了空值和MCV值之外的取值组成的等频直方图。如果某个数值出现在most_common_v

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本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 模型可视化作业中各参数的意义？

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模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str

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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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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。 前提条件 在导入模型前，导入的模型可通过ModelArts在线训练，也可通过本地训练。

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fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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avg_width,n_distinct,n_dndistinct,most_common_vals,most_common_freqs,histogram_bounds FROM pg_stats WHERE tablename='t1_range_int' ORDER BY tablename

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avg_width,n_distinct,n_dndistinct,most_common_vals,most_common_freqs,histogram_bounds FROM pg_stats WHERE tablename='t1_range_int' ORDER BY tablename

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一个记录字段里最常用数值的出现频率的列表，频率由每个数值出现的次数除以行数得到。如果most_common_vals是NULL，则为NULL。 histogram_bounds anyarray - 由排除了空值和MCV值之外的取值组成的等频直方图。如果某个数值出现在most_common_v

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