开发模型 前提条件 目前，HiLens Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把

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系统会限制一个集群内正在运行的Broker Load作业数量，以防止同时运行过多的Load作业。 首先，FE的配置参数：desired_max_waiting_jobs会限制一个集群内未开始或正在运行（作业状态为PENDING或LOADING）的Broker Load作业数量。默认为100。如果

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Load Profile Load Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks)

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Load Profile Load Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks)

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Load Profile Load Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks)

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Load Profile Load Profile指标名称及描述如表1所示。 表1 Load Profile报表主要内容 指标名称 描述 DB Time(us) 作业运行的elapse time总和。 CPU Time(us) 作业运行的CPU时间总和。 Redo size(blocks)

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解决方案说明 1 load failed 图片无法被解码且不能修复 ignore 系统已自动过跳过这张图片，不需要用户处理。 2 tf-decode failed 图片无法被TensorFlow解码且不能修复 ignore 系统已跳过这张图片，不需要用户处理。 3 size over

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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开发算法模型 前提条件 目前，HiLens Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才

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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。

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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主要包含六种场景的用例： 基于JobStep的输出注册模型 基于OBS数据注册模型 使用模板方式注册模型 使用 自定义镜像 注册模型 使用自定义镜像+OBS的方式注册模型 使用订阅模型+OBS的方式注册模型 从训练作业中注册模型（模型输入来源JobStep的输出） import modelarts

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代码。 图1 代码示例 处理方法 Fine Tune就是用别人训练好的模型，加上自己的数据，来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够让我们在比较

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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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CPU版本地址为 tensorflow/tensorflow:1.13.0 本文采用tensorflow官网中一个已经训练好的模型，对图片进行分类，模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型，它将一个非常大的图片集进

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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图片，所以需确保您的模型能处理“key”为“images”的输入。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的“model”目录。 模板输入 存储在OBS上的TensorFlow模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式

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Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种，tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2

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训练基础镜像详情（TensorFlow） 介绍预置的TensorFlow镜像详情。 引擎版本：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/ten

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是否必填 数据类型 model_type 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。

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Studio之后，需要将模型转换至“.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 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“

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