OCR识别中，哪些算有效计费 OCR服务通过RestFul API调用，计费以Https请求返回的状态码为准，当返回状态码为2xx(如200/201)时，表示调用成功并进行扣费。 OCR服务通过套餐包计费方式，来降低调用成本，从绝大部分客户的使用来看，客户上传错误样本导致计费的占比非常非常小，几乎可忽略不计。

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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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。Flexus应用 服务器 L实例创建后无法更换区域，请谨慎选择。 场景镜像 EspoCRM 选择EspoCRM应用镜像。 实例规格 2核2G、系统盘40GiB 选择实例规格。 实例名称 EspoCRM-Example 请自定义方便您识别的实例名称，例如EspoCRM-Example。

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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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fit(x_train, y_train, epochs=5) Step4 准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性 云服务器 E CS 或者应用本地已有的主机进行 自定义镜像 的制作。 购买ECS服务器的具体操作请

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如何选择OCR套餐包的区域 不同的地域之间资源包不互通，每个地域需分别购买，请根据您的实际需求慎重选择。各服务所部署区域请参见终端节点。 请先确定使用的服务与区域之后再购买相应区域的套餐包。 父主题： 服务开通类

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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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填写Notebook详细参数，如选择镜像、资源规格等。 “镜像”：选择公共镜像下任意一个支持CPU类型的镜像，例如：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 “资源池”：选择公共资源池或专属资源池，此处以公共资源池为例。 “类型”：推荐选择GPU。 “规格”：推荐选择GP

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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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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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tebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如下图所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 创建Notebook实例。 在ModelArts控制台创建一个Notebook开发环境实例，选择要使用的AI框架。具体参见创建Notebook实例。

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book实例。 调用查询Notebook实例详情接口根据Notebook实例的ID查询实例的创建详情。 调用Notebook时长续约接口重置Notebook实例的使用时长。 调用停止Notebook实例接口停止正在运行的实例。 调用启动Notebook实例接口重新启动实例。 当N

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OCR服务提供哪些版本的SDK 目前OCR提供的SDK有Java、Python、Node.js、PHP、C++、Go、.NET版本。具体请参考 文字识别 服务《SDK参考》手册，该手册详细介绍了SDK支持的版本及使用方法。 如果想用其他编程语言调用OCR API服务 ，可以使用Toke

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fit(x_train, y_train, epochs=5) Step4 准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请

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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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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。 如果模型不符合“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，请选择符合要求的模型。 父主题： 技能开发

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division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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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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