创建混合云备份存储库 帮助用户完成混合云备份存储库的创建，快速购买文件备份的容器。 操作步骤 登录云备份管理控制台。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击“”，选择“存储 > 云备份 > 文件备份”。 在界面右上角单击“购买混合云备份存储库”。 选择计费模式。

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误：WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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bin/pip install --no-cache-dir numpy 构建新镜像。在Dockerfile文件所在的目录执行如下命令构建容器镜像training:v1。 docker build . -t training:v1 将构建好的新镜像上传至SWR（参考如何登录并上传镜像到SWR）。

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返回文件备份或混合云备份页面。可以在存储库列表看到成功创建的存储库。 可以为新的存储库创建复制、扩容等操作，请参考存储库管理章节。 后续处理 完成混合云备份存储库后，可以通过同步备份在云上完成恢复、业务部署等操作，暂时无法在控制台直接进行混合云备份。 混合云备份后续操作请参见混合云备份。

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小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装Cuda的镜像，而不是选择一个PyTorch引擎和Cuda都不满足的镜像，如MindSpore+Cuda11

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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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TensorFlow和Caffe模型转换成“

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<class 'numpy.ndarray'>对象 源图(GBR888或RGB888)。 code 是 枚举类型，{RGB2YUV_NV12, RGB2YUV_NV21, BGR2YUV_NV12, BGR2YUV_NV21} 指定何种转换类型。 返回值 <class 'numpy.nda

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#定义的配置文件，用于指定依赖包的包名。 “pip-requirements.txt”文件内容如下所示： numpy-1.15.4-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 父主题：

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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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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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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TensorFlow和Caffe模型转换成“.om”模型。“.om”

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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Notebook基础镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类：

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向量化执行和行列混合引擎 技术背景 在大宽表，数据量比较大、查询经常关注某些列的场景中，行存储引擎查询性能比较差。例如气象局的场景，单表有200~800个列，查询经常访问10个列，在类似这样的场景下，向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空间。 向量化执行 标准的

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#定义的配置文件，用于指定依赖包的包名。 “pip-requirements.txt”文件内容如下所示： numpy-1.15.4-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 方式

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在本示例中，我们将引入“matplotlib”和“numpy”这两个第三方包，创建一个图标。首先，我们创建一个名为“standardplot.py”的新文件，并将以下代码粘贴进去： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10

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with AI engine PyTorch1.10 and cuda10.2 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 是 是 tensorflow1.13-cuda10

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支持x86架构的物理机，以及运行在主流虚拟化平台上的虚拟机。

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