单击“训练”，进入“训练任务配置”界面，配置训练任务，配置效果如图2所示。 参数配置说明，如下所示，其余参数保持默认值即可。 AI引擎：AI算法运行平台。从第一个下拉框中选择AI引擎“TensorFlow”，从第二个下拉框中选择匹配的python语言版本“TF-1.8.0-python3.6”。 计算节点规格：模型训练的资源配置信息。

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“镜像”：选择统一镜像tensorflow_2.1-cuda_10.1-cudnn7-ubuntu_18.04（详见引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64）或者pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18

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DBMind的AI子功能 > Index-advisor：索引推荐 > 虚拟索引”章节。 db4ai_predict_by_bool (text, VARIADIC "any") 描述：获取返回值为布尔型的模型进行模型推断任务。此函数为内部调用函数，建议直接使用语法PREDICT BY进行推断任务。

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。 参数：数据库名。 返回值类型：int db4ai_predict_by_bool (text, VARIADIC "any") 描述：获取返回值为布尔型的模型进行模型推断任务。此函数为内部调用函数，建议直接使用语法PREDICT BY进行推断任务。 参数：模型名称和推断任务的输入列。

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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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gaussdb=# select gs_ai_stats_explain('db4ai_bayesnet', ARRAY['attr1', 'attr2']); ai_watchdog_detection_warnings() 描述：获取AI Watchdog的风险告警信息。 参数：无。

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service_id="your_service_id") predict_result = predictor_instance.predict(data=data_path, data_type=data_type) print(predict_result) 参数说明 表1 参数说明 参数

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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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"images":"base64 encode image" } TensorFlow的推理脚本示例 TensorFlow MnistService示例如下。更多TensorFlow推理代码示例请参考Tensorflow、Tensorflow2.1。 推理代码 1 2 3 4 5 6

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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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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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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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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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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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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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开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

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其中3D大规模点云分割任务还包含“labels_ext”和“predict_labels_ext”字段，具体参考“3D大规模点云分割”。 { "labels":[], "labels_ext":{ } "predict_labels":[] } 以2

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CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1.13.1 GPU 是 是 conda3-ubuntu18

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2

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